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Enregistrement W2990863499 · doi:10.1289/isesisee.2018.p02.2030

Use of Integrated Urban Models to Assess Urban Sustainability and Health Impacts of Future Growth Policies in Canadian Cities

2018· article· en· W2990863499 sur OpenAlexaffabout
Hanna Maoh, Tor H. Oiamo, Markey Johnson, Terence Dimatulac, Dave Stieb

Notice bibliographique

RevueISEE Conference Abstracts · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensHealth CanadaToronto Metropolitan UniversityUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainabilityHealth impact assessmentEnvironmental planningLand useEnvironmental resource managementBusinessGovernment (linguistics)Land-use planningUrban planningPublic healthEnvironmental economicsGeographyEnvironmental scienceEngineeringMedicineEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background/Objectives: Public health and quality of life have been increasingly impacted by changes in land use and transportation. Integrated Urban Models (IUMs) support urban planning by simulating the impacts of such changes. To promote healthier cities, we need planning tools that consider sustainability and health outcomes. This study expanded the SmartPlans IUM simulation platform to produce a variety of environmental, social and economic indicators that could be used to evaluate the efficacy of alternate urban growth scenarios. SmartPlans was also expanded to evaluate the health benefits of simulated scenarios.Methods: A broad array of sustainability and health indicators was identified for incorporation in SmartPlans including 18 acute and chronic health endpoints. We obtained feedback from 128 stakeholders from academia, all levels of government organizations, and regional health authorities across Canada to support indicator selection. SmartPlans was also updated to produce concentrations of pollutants using Land Use Regression models. These concentrations, which are used in the calculations of the 18 health endpoints to evaluate health benefit outcomes, rely on the outputs of the land use and transportation modules of SmartPlans.Results: Input from stakeholders across Canada was incorporated into the final indicator selection and weighting. Simulation tests representing various land use and transportation scenarios with SmartPlans for Halifax, Nova Scotia and London, Ontario highlight the strengths of using SmartPlans to assess progress towards sustainability and health benefits. Simulations tests show the benefits of urban intensification over suburbanization.Discussion/Conclusions: This study demonstrates the utility of extending IUMs like SmartPlans to include sustainability and health indicators. SmartPlans can be used to support prioritization of environmental and health outcomes in urban decision-making and environmental planning.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,968
Score d'incertitude au seuil0,234

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,410
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,011 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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