Mental Health Outcomes in Barcelona: The Interplay between Gentrification and Greenspace
Notice bibliographique
Résumé
Greenspace is widely related to mental health benefits, but this relationship may vary by social group. Gentrification, as linked to processes of unequal urban development and conflict, potentially impacts health outcomes. This study explores the relationships between greenspace and mental health and between gentrification and mental health associations. It also further examines gentrification as an effect modifier in the greenspace-mental health association and SES as an effect modifier in the gentrification-mental health association. We used cross-sectional Barcelona (Spain) data from 2006, which included perceived mental health status and self-reported depression/anxiety from the Barcelona Health Survey. Greenspace exposure was measured as residential access to (1) all greenspace, (2) greenways and (3) parks in 2006. Census-tract level gentrification was measured using an index including changes in sociodemographic indicators between 1991 and 2006. Logistic regression models revealed that only greenways were associated with better mental health outcomes, with no significant relationship between mental health and parks or all greenspace. Living in gentrifying neighborhoods was protective for depression/anxiety compared to living in non-gentrifying neighborhoods. However, only residents of gentrifiable census tracts benefited from the exposure to greenways. SES was not found to be an effect modifier in the association between gentrification and mental health. Future research should tackle this study's limitations by incorporating a direct measure of displacement in the gentrification status indicator, accounting for qualitative aspects of greenspace and user's perceptions. Gentrification may undermine the health benefits provided by greenspace interventions.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».