Contribution to the discussion on healthy cities: analysis of the correlation between the MHDI and the presence of public open spaces in the city of Recife/PE
Notice bibliographique
Résumé
In Brazil there is an intuitive comprehension of the idea that open and green spaces affect the quality of life, but there are few effective correlation studies about the aspects that most contribute and support efficacious interventions in cities and their degree of relevance. In Europe and other countries, such as Canada, efforts have been made since the late 1980s to understand the contribution of these open spaces to quality urban living. Aiming to identify the intensity of this correlation in Brazil, and more precisely in Recife/PE, this paper explores the variables of the MHDI in different ways, as they relate to the concept of quality of life through the availability of public open spaces in the city. To support the study, a review of the literature about healthy cities, quality of life and open and green spaces was carried out, as well as an analysis of the available indexes that reflect the correlation of these concepts. As a result, the study identified a weak correlation between the MHDI variables and the presence of open spaces, including paved and green spaces; but also a better correlation when only the spaces with the largest vegetation coverage were considered. Finally, the study emphasizes the need to carry out new research based on other aspects of quality of life, in particular those related to health already contemplated in the international literature, to foster healthier cities in Brazil through a more efficient implementation of open space systems.
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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 | 0,005 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».