Assessing Urban Policies in a COVID-19 World
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to identify how the literature analyzes (identifies, evaluates, forecasts, etc.) the relationship between health issues and urban policy in relation to the COVID-19 pandemic. Four main levels were identified in these cases: (1) direct demands for changes in health care, (2) social issues, (3) spatial organization and (4) redefining the tasks of public authority in the face of identified challenges. The basic working method used in the study assumed a critical analysis of the literature on the subject. The time scope of the search covered articles from January 2020 to the end of August 2021 (thus covering the period of three pandemic waves). Combinations of keywords in the titles were used to search for articles. The health perspective pointed to the need for urban policies to develop a balance between health and economic costs and for coordination between different professionals/areas. A prerequisite for such a balance in cities is the carrying out of social and spatial analyses. These should illustrate the diversity of the social situations in individual cities (and more broadly in urban areas, including, sometimes, large suburbs) and the diversity's relationship (both in terms of causes and consequences) to the severity of pandemics and other health threats.
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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 | 0,013 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,010 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».