Smart City and High-Tech Urban Interventions Targeting Human Health: An Equity-Focused Systematic Review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Urban infrastructure systems responsible for the provision of energy, transportation, shelter, and communication to populations are important determinants of health and health equity. The term "smart city" has been used synonymously with other terms, such as "digital city", "sustainable city", and "information city", even though definitional distinctions exist between terms. In this review, we use "smart cities" as a catch-all term to refer to an emerging concept in urban governance practice and scholarship that has been increasingly applied to achieve public health aims. The objective of this systematic review was to document and analyze the inclusion of equity considerations and dimensions (i.e., a measurement, analytical, or dialectical focus on systematic disparities in health between groups) in smart city interventions aimed to improve human health and well-being. Systematic searches were carried out in the Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature (CINAHL), Psychological Information Database (PsycINFO), the PubMed database from the National Center for Biotechnology Information, Elsevier's database Scopus, and Web of Science, returning 3219 titles. Ultimately, 28 articles were retained, assessed, and coded for their inclusion of equity characteristics using the Cochrane PROGRESS-Plus tool (referring to (P) place of residence, (R) race, (O) occupation, (G) gender, (R) religion, (E) education, (S) socio-economic status (SES), and (S) social capital). The most frequently included equity considerations in smart city health interventions were place of residence, SES, social capital, and personal characteristics; conversely, occupation, gender or sex, religion, race, ethnicity, culture, language, and education characteristics were comparatively less featured in such interventions. Overall, it appears that most of intervention evaluations assessed in this review are still in the early testing phases, and thus did not include or feature robust evaluative designs or commercially available technologies.
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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) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle