The Economic Value of Health Benefits Associated with Urban Park Investment
Notice bibliographique
Résumé
The allocation of resources towards the development and enhancement of urban parks offers an effective strategy for promoting and improving the health and well-being of urban populations. Investments in urban parks can result in a multitude of health benefits. The increased usage of greenspace by park users has been linked to positive physical and mental health outcomes. Additionally, the expansion of greenspace in urban areas can mitigate harmful impacts from air pollutants, heat, noise, and climate-related health risks. While the health benefits attributed to urban parks and greenspaces are well documented, few studies have measured the economic value of these benefits. This study applied a novel ecohealth economic valuation framework to quantify and estimate the potential economic value of health benefits attributed to the development of a proposed park in the downtown core of Peterborough, Canada. The results indicated that development of the small urban park will result in annual benefits of CAD 133,000 per year, including CAD 109,877 in the avoided economic burden of physical inactivity, CAD 23,084 in health savings associated with improved mental health, and CAD 127 in health savings attributed to better air quality. When including the economic value of higher life satisfaction, the economic benefit is more than CAD 4 million per year. The study demonstrates the value of developing and enhancing urban parks as a strategy to improve population health and well-being, and as a means of cost savings to the medical system.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».