Optimization of Urban-Scale Sustainable Energy Strategies to Improve Citizens’ Health
Notice bibliographique
Résumé
Sustainable energy strategies have been a critical subject for sustainable development, especially in cities. Citizens, as an integral part of the urban environment, play a significant role in urban spaces, as does their health. An accurate understanding of citizens’ mental, social, and physical health in urban settings is required to design and plan better cities. This study aims to assess the level of alignment with health factors in Mahabad, a major medium-sized city in Iran. Previous studies indicate that the built environment can influence health dimensions. Health factors depend to a great extent on how well the environment is formed and how it is put together. This research is a descriptive, analytical, cross-sectional study that analyzes the environment’s psychological elements and physical and mental health factors of Mahabad’s citizens. According to the Cochran model, 384 questionnaires were distributed among households. For data analysis, SPSS 12 and Arc GIS software were used. The main results of this research show that five factors, “Environmental quality”, “Identity and social relationships”, and “Readability”, have the most impact on the physical and mental health of citizens (respondents). These issues are much more pronounced in the downtown neighborhoods. This study showed that urban experts can understand different levels of public health by knowing the historical, social, cultural, and economic factors and characteristics. The result will help decision makers, city authorities, designers, and urban planners to be more informed about citizens’ health and the ways to improve it.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».