Insights from self-organizing maps for predicting accessibility demand for healthcare infrastructure
Notice bibliographique
Résumé
As urban populations grow worldwide, it becomes increasingly important to critically analyse accessibility – the ease with which residents can reach key places or opportunities. The combination of ‘big data’ and advances in computational techniques such as machine learning (ML) could be a boon for urban accessibility studies, yet their application remains limited in this field. In this study, we aim to more robustly relate socio-economic factors to healthcare accessibility across a city experiencing rapid population growth, using a novel combination of clustering methods. We applied a powerful ML clustering tool, the self-organising map (SOM), in conjunction with principal component analysis (PCA), to examine how income shifts over time (2016–2022) could affect accessibility equity to healthcare for senior populations (65+ years) in the City of Surrey, Canada. We characterised accessibility levels to hospitals and walk-in clinics using door-to-door travel times, and combined this with high-resolution census data. Higher income clusters are projected to become more prevalent across the city over the study period, in some cases incurring into previously low income areas. However, low income clusters have on average much better accessibility to healthcare facilities than high income clusters, and their accessibility levels are projected to increase between 2016 and 2022. By attributing temporal differences through cross-term analysis, we show that population growth will be the biggest accessibility challenge in neighbourhoods with existing access to healthcare, whereas income change (both positive and negative) will be most challenging in poorly connected neighbourhoods. A dual accessibility problem may therefore arise in Surrey. First, large senior populations will reside in areas with access to numerous, and close-by, clinics, putting pressure on existing facilities for specialised services. Second, lower-income seniors will increasingly reside in areas poorly connected to healthcare services; since these populations are likely to be highly reliant on public transportation, accessibility equity may suffer. To our knowledge, this study is the first to apply a combination of PCA and SOM techniques in the context of urban accessibility, and it demonstrates the value of this clustering approach for drawing planning policy recommendations from large multivariate datasets.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».