MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4386314234 · doi:10.1080/1177083x.2023.2252038

Substandard South Auckland housing: findings from a healthy homes initiative temperature study

2023· article· en· W4386314234 sur OpenAlexaboutno aff
Clarissa Beukes, Melaney Tkatch, Nevil Pierse, Saera Chun, Al Brennan, Anneka Anderson, Rachel Brown

Notice bibliographique

RevueKōtuitui New Zealand Journal of Social Sciences Online · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Health Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry of Health, New Zealand
Mots-clésAotearoaQuarter (Canadian coin)Environmental healthObservational studyGeographyMedicineBusinessGerontologySocioeconomicsPolitical scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT There is strong evidence demonstrating cold housing prevalence in Aotearoa New Zealand. Whānau (families) were recruited from a healthy homes programme based in South Auckland. Forty whānau consented to participate in a temperature‐based study that assessed the ability of homes to protect against outdoor temperatures. In this observational study, temperature sensors measured night‐time indoor temperature every 15 min from May 2020 to October 2020. Whānau were provided with healthy homes education and practical suggestions to help make homes warmer and dryer. Notably, each device (and house) spent 85% or more of the time below the World Health Organization Housing and Health Guidelines recommended minimum indoor temperature of 20°C for vulnerable groups. The lower standard of 18°C for more general populations referenced in the Healthy Homes Standards was not met over 60% of the time. Over a quarter of the time temperatures measured inside homes were below 12°C. If Māori and Pacific whānau continue to live in substandard housing due to residential inequities, they will continue to experience inequitable health outcomes related to cold housing. Solutions include the anticipated Residential Tenancies (Healthy Homes Standards) Regulations, supports for tenants and support with housing‐related costs.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,439
Score d'incertitude au seuil0,872

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,090
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,279 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueKōtuitui New Zealand Journal of Social Sciences OnlineMême sujetClimate Change and Health ImpactsTravaux en français237 207