Designing Urban Green Space (UGS) to Enhance Health: A Methodology
Notice bibliographique
Résumé
Policymakers and urban designers strive to implement the increasing evidence about the positive association between urban green space (UGS) and health in policy. In Almere, The Netherlands, the Regenboogbuurt ("Rainbow Quarter") neighbourhood is currently being revitalized. The research team was asked to deliver design principles for the improvement of UGS in this neighbourhood to benefit the health of its residents. However, robust studies that demonstrate what UGS criteria offer what particular benefit for what target group are scarce. This paper contributes to the need for more evidence-based UGS design by presenting the approach we used to develop UGS design principles for Regenboogbuurt. Demographic information, health statistics, residents' opinions, and data about the current use of UGS were analysed to choose target groups and to formulate health benefit goals. We also developed a model for assessing the health benefits of UGS. For two age groups (those aged 10-24 and 40-60), stimulating physical health and social cohesion, respectively, were determined to be the goals of improving UGS. UGS design principles were then assessed based on the existing literature. These principles will be taken into account when this area is revitalized in 2021. Thus, there will be an opportunity to measure whether these design principles did indeed contribute to residents' health.
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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 | 0,005 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».