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Enregistrement W3144942267 · doi:10.47339/ephj.2020.10

Access to green space and median household income in metro Vancouver cities

2020· article· en· W3144942267 sur OpenAlexvenueaboutno aff
David Luo, Environmental Health BCIT School of Health Sciences, Helen Heacock

Notice bibliographique

RevueBCIT Environmental Public Health Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Green Space and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCensusCensus tractRecreationSocioeconomic statusGeographyHousehold incomeUrban green spaceSocioeconomicsMedian incomeDistribution (mathematics)Space (punctuation)Agricultural economicsDemographySociologyPopulationEconomicsPolitical scienceComputer scienceArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Greenspace is a very important component of a healthy built environment. It can provide many benefits which include mitigating the effects of climate change, improving air quality, and enhancing mental and physical health. However, it has been shown that health promoting resources such as green spaces are often unequally distributed among different socioeconomic classes. The objective of this study was to identify disparities in proportional greenspace access between different income categories among the residents of three cities in Metro Vancouver, British Columbia. The mapping tool ArcGIS was used to visualize patterns of greenspace distribution and median household income. Methods: Green space was classified as recreational parks within the cities of New Westminster, Vancouver and Burnaby in Metro Vancouver. Income and green space data were gathered from Statistics Canada and the Municipalities’ websites for mapping in ArcGIS respectively. This data was then exported, and a correlation analysis was performed to identify any relationship between green space and median household income of census tract divisions. Results: Out of 248 data points, 90 census tracts were analyzed in Burnaby, 145 in Vancouver and 13 in New Westminster. Patterns in the maps indicated that higher income census tracts had lower proportional access to green space. Statistical results demonstrated that a negative correlation exists between greenspace and median household income. Higher income households have less access to green space across all three Metro Vancouver cities; New Westminster (p = 0.33), Vancouver (p = 0.02) and Burnaby (p = 0.03) a negative correlation was also found in a combined analysis across all three cities (p=0.0013). Conclusion: Green space is undeniably important to all individuals within a city as it can provide recreational opportunities, improve physical and mental health, temper climate change, improve air quality and provide cooling effects. There may be substitutes to recreational activities that green space can provide, but there are none for the overall benefits that it can provide. This study calls for policy makers and planners to consider greater investments in green space and recreational parks in all census tracts including wealthier neighbourhoods, where smaller proportions of greenspace were identified. Programs such as the City of Vancouver’s “Greenest City Action Plan” whose goal is to encourage green initiatives including situating all residents within a five minute distance of greenspace should be implemented across all three cities.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,116
Score d'incertitude au seuil0,233

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,060
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,209 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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