Planning for community well-being: Prioritizing and identifying local neighbourhood attributes of belonging.
Notice bibliographique
Résumé
ObjectivesLocal neighbourhoods have great potential to foster community belonging which can improve health and well-being. In partnership with the City of Toronto, we prioritize and assess the importance of physical and social environmental attributes to community belonging. Using new data linkages, we contribute to Toronto’s community safety and well-being plan, SafeTO. ApproachWe leverage an individual-level record linkage of respondents from multiple cycles of the Canadian Community Health Survey (CCHS, 2000 to 2017), the Canadian Vital Statistics Death Database (CVSD), and the Discharge Abstract Database (DAD) from the Centre for Population Health Data at Statistics Canada. Environmental data sources include the Census, administrative data, and open-source data. Using postal code information from the CCHS, we connected each respondent with their neighbourhood’s attributes, which include but are not limited to proximity to amenities (such as childcare, libraries and public transit), the Canadian Active Living Environment measure, green space, and air quality. ResultsOf the 74,000 CCHS respondents from the Toronto census metropolitan area (representing a population of 4 to 5 million annually), an overall rate of 86% agreed to link and share their data, which renders an estimated linked sample of approximately 63,600 respondents. Across the entire linkage, 54% of respondents are linked to a record in the DAD between 1999/00 and 2017/18, and 10% are linked to a death record in the CVSD between 2000 and 2017. In consultation with municipal agencies and community stakeholders, we will prioritize the environmental attributes that are most relevant to community belonging and well-being, and comprehensively model the relationship between these attributes, community belonging and downstream health outcomes using multivariable regression and time-to-event models. ConclusionThis on-going work contributes to the development of innovative approaches for using multi-sector data to inform decision making, as per the goals of SafeTO. Results from the analyses will be used to identify environmental attributes potentially important for community belonging and will support municipal city planning and resource allocation.
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 | 0,003 | 0,009 |
| 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 | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».