Evaluation of Public Transport-Based Accessibility to Health Facilities considering Spatial Heterogeneity
Notice bibliographique
Résumé
Ensuring adequate public transport-based accessibility to health facilities in different regions is a major concern of social equity and public health for government. However, the imbalanced spatial distribution of health facilities may lead to an inaccurate evaluation of the accessibility, which is shaped by both land use and transportation. To address this problem, this study proposed a new approach to evaluate the adequacy of public transport-based accessibility to health facilities considering the spatial heterogeneity. First, we obtained the spatial distribution of health facilities based on POI data, calculated the population centroids of census tract-based mobile phone positioning data, and estimated travel times from population centroids to every health facility based on web map services. Second, the public transport-based accessibility to health facilities was measured by the isochrone approach. Then, the spatial heterogeneity of the health facilities was quantified by a spatial proximity index based on the gravity model. At last, a benchmark curve of accessibility vs. spatial proximity was established to evaluate the public transport-based accessibility to health facilities in different areas with spatial heterogeneity. A case study of 218 census tracts in Shanghai was conducted to verify this method. Consequently, we successfully identified the census tracts where the public transport-based accessibility to health facilities is insufficient. It shows that even some census tracts within the central city areas are still short of public transport-based accessibility to health facilities, whereas some tracts in the urban periphery may have adequate public transport-based accessibility even though there are limited health facilities nearby.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».