Extended urbanisation and the spatialities of infectious disease: Demographic change, infrastructure and governance
Notice bibliographique
Résumé
This paper argues that contemporary processes of extended urbanisation, which include suburbanisation, post-suburbanisation and peri-urbanisation, may result in increased vulnerability to infectious disease spread. Through a review of existing literature at the nexus of urbanisation and infectious disease, we consider how this (potential) increased vulnerability to infectious diseases in peri- or suburban areas is in fact dialectically related to socio-material transformations on the metropolitan edge. In particular, we highlight three key factors influencing the spread of infectious disease that have been identified in the literature: demographic change, infrastructure and governance. These have been chosen given both the prominence of these themes and their role in shaping the spread of disease on the urban edge. Further, we suggest how a landscape political ecology framework can be useful for examining the role of socio-ecological transformations in generating increased risk of infectious disease in peri- and suburban areas. To illustrate our arguments we will draw upon examples from various re-emerging infectious disease events and outbreaks around the world to reveal how extended urbanisation in the broadest sense has amplified the conditions necessary for the spread of infectious diseases. We thus call for future research on the spatialities of health and disease to pay attention to how variegated patterns of extended urbanisation may influence possible outbreaks and the mechanisms through which such risks can be alleviated.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».