How Do Urban Environments Affect Young People’s Mental Health? A Novel Conceptual Framework to Bridge Public Health, Planning, and Neurourbanism
Notice bibliographique
Résumé
Childhood and adolescence are crucial periods for mental and social development. Currently, mental illness among young people is a global epidemic, and rates of disorders such as depression and anxiety are rising. Urban living, compared with rural living, is linked with a higher risk of serious mental illness, which is important because the world is urbanizing faster than ever before. Urban environments and their landscapes, designs, and features influence mental health and well-being. However, no conceptual frameworks to date have detailed the effect of urban environments on young people's mental health, and few studies have considered the growing role of digital and social media in this relationship, leading to calls for the development of holistic approaches to describe this relationship. This article synthesizes existing knowledge on urban places (both built and natural environments) and mental health in the public health and urban planning literature and examines the emerging field of neurourbanism (a multidisciplinary study of the effect of urban environments on mental health and brain activity) to enhance current practice and research. We developed 2 novel conceptual frameworks (1 research-oriented, 1 practice-oriented), adapted from Bronfenbrenner's socioecological model, that focus on the relationship between urban environments and young people's mental health. We added a digital and social media contextual level to the socioecological model, and we applied a multilayer concept to highlight potential cross-field interactions and collaborations. The proposed frameworks can help to guide future practice and research in this area.
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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 | 0,005 | 0,004 |
| 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 | 0,005 | 0,019 |
| Communication savante | 0,007 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».