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Enregistrement W3195727844 · doi:10.1080/23748834.2021.1945365

Asian city prospects for planning and urban health

2021· article· en· W3195727844 sur OpenAlexaff
Jieling Liu, Deepti Adlakha, Marcus Grant, Yonette F. Thomas, Sainath Banerjee, Blaise Nguendo Yongsi, Saroj Jayasinghe, Carlos Dora

Notice bibliographique

RevueCities & Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensCanadian Society for International Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUrban planningPublic healthUrbanizationHealth equitySustainabilityEconomic growthBuilt environmentContext (archaeology)Vulnerability (computing)Social determinants of healthPolitical scienceEnvironmental planningGeographyHealth careMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The current rapid, often unplanned urbanisation across Asia has wide-ranging economic, environmental, health, and social impacts. In an attempt to document the implications of this demographic transition, the Journal of Cities & Health in collaboration with the International Society for Urban Health (ISUH) launched a special issue. This special issue is composed of seven original research papers and one commentary that present a fair geographical coverage of urban Asia. This scholarship aims to: 1) enhance the state-of-the-art understanding of health risks, social vulnerability and adaptation policies in cities across Asia; 2) present case studies where local contexts were taken into consideration to respond to local health needs and cultural preferences; 3) highlight new evidence of health risks and the impact of the built environment; and 4) examine the use of emerging digital technologies and big data across diverse sectors for a more sustainable urban living environment. In the current context of COVID-19, new challenges, insights, and opportunities for change have arisen. Specifically, some crowded Asian cities offer successful approaches in battling early outbreaks of COVID-19 and provide a model for keeping the pandemic at bay, even if they can’t completely eliminate infections. Asian cities can make changes to design spatially distanced transport and recreation opportunities and the long-term implications for both infectious and chronic diseases. This editorial challenges urban policymakers to better align city planning processes with societal goals and public values, for sustainability, health and health equity, and to hold the people of the city as the central plank in all planning processes.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,101

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0140,006
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0040,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0300,006

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,332 · 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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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