The Impact of Health Geography on Public Health Research, Policy, and Practice in Canada
Notice bibliographique
Résumé
The link between geography and health means that the places we occupy-where we are born, where we live, where we work, and where we play-have a direct impact on our health, including our experiences of health. A subdiscipline of human geography, health geography studies the relationships between our environments and the impact of factors that operate within those environments on human health. Researchers have focused on the social and physical environments, including spatial location, patterns, causes of disease and related outcomes, and health service delivery. The work of health geographers has adopted various theories and philosophies (i.e., positivism, social interactionism, structuralism) and methods to collect and analyze data (i.e., quantitative, qualitative, spatial analysis) to examine our environments and their relationship to health. The field of public health is an organized effort to promote the health of its population and prevent disease, injury, and premature death. Public health agencies and practitioners develop programs, services, and policies to promote healthy environments to support and enable health. This commentary provides an overview of the recent landscape of health geography and makes a case for how health geography is critically important to the field of public health, including examples from the field to highlight these links in practice.
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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 | 0,017 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,029 | 0,019 |
| Communication savante | 0,016 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».