Adapting the environmental risk transition theory for urban health inequities: An observational study examining complex environmental riskscapes in seven neighborhoods in Global North cities
Notice bibliographique
Résumé
Theories of epidemiologic transition analyze the shift in causes of mortality due to changes in risk factors over time, and through processes of urbanization and development by comparing risk factors between countries or over time. These theories do not account for health inequities such as those resulting from environmental injustice, in which minority and lower income residents are more likely to be exposed to environmental hazards or have less access to environmental goods. Neighborhoods with histories of environmental injustice are also at risk for gentrification as they undergo environmental improvements and new greening projects. We aimed to understand how environmental injustice, urban renewal and green gentrification could inform the understanding of epidemiologic risk transitions. We examined 7 case neighborhoods in cities in the United States and Western Europe which were representative in terms of city region and type, which 1) had experienced a history of environmental injustice and 2) exhibited evidence of recent processes of urban renewal and/or gentrification. In each city, we conducted semi-structured qualitative interviews (n = 172) with city representatives, activists, non-profits, developers and residents. Respondents reported health implications of traditional (heavy pollutants, poor social conditions), transitional (decontamination, new amenities), new (gentrification, access to amenities), and emerging (displacement, climate-related risks, re-emergence of traditional exposures) exposures. Respondents reported renewed, complexified and overlapping exposures leading to poor mental and physical health and to new patterns of health inequity. Our findings point to the need for theories of environmental and epidemiologic risk transitions to incorporate analysis of trends 1) on a city-scale, acknowledging that segregation and patterns of environmental injustice have created unequal conditions within cities and 2) over a shorter and more recent time period, taking into account worsening patterns of social inequity in 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 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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».