The impact of residential greenness on psychological distress among Hurricane Katrina survivors
Notice bibliographique
Résumé
Residential greenness may support mental health among disaster-affected populations; however, changes in residential greenness may disrupt survivors' sense of place. We obtained one pre- and three post-disaster psychological distress scores (Kessler [K]-6) from a cohort (n = 229) of low-income mothers who survived Hurricane Katrina in New Orleans, Louisiana, USA. Greenness was assessed using average growing season Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and Enhanced Vegetation Index (EVI) in the 300 m around participants' homes at each time point. We used multivariable logistic regressions to evaluate two hypotheses: 1) that cross-sectional greenness (above vs. below median) was associated with reduced psychological distress (K6≥5); and 2) that changes in residential greenness were associated with adverse mental health. When using EVI, we found that a change in level of greenness (i.e., from high to low [high-low], or from low to high [low-high] greenness, comparing pre- and post-Katrina neighborhoods) was associated with increased odds of distress at the first post-storm survey, compared to moving between or staying within low greenness neighborhoods (low-high odds ratio [OR] = 3.48; 95% confidence interval [CI] = 1.40, 8.62 and high-low OR = 2.60; 95% CI: 1.05, 6.42). Results for NDVI were not statistically significant. More research is needed to characterize how residential greenness may impact the health of disaster survivors, and how these associations may change over time.
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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».