Building sustainable research and data tools and partnerships for a healthy city for all
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Vancouver is located in a temperate rain forest surrounded by mountains and water. Indigenous communities, including the Nations whose homelands the city occupies, have recognized that the abundance of this place can build healthy communities for many generations. But contemporary Vancouver is not a healthy city for all. Since 2014, Vancouver has adopted a Healthy City Strategy, a master social sustainability plan to address inequities in the social determinants of health at a population scale. This includes a number of population health targets and indicators. However, implementation has been slow, with substantive integration of health into policy not yet achieved. With support from the Partnership for Healthy Cities, we have translated the Healthy City Strategy's indicators into an online dashboard, including disaggregated local data. In addition to public accountability, this tool enables data to be a platform for aligning city policy, action and investment toward common health outcomes. In parallel, we are also piloting more community-generated approaches to health data and indicators, with a focus on co-creating health indicators with Indigenous communities. Preliminary results have shown improvement in collaboration across city departments, leading to increased focus on upstream, preventive work. The dashboard is enabling frameworks for funding and working with the social service sector toward common health goals. Engagement efforts have shown the continued importance of a holistic strategy for health that is co-created with community knowledge and priorities. These interventions must be sustained and integrated into ongoing work. The technical work of developing the dashboard contributes to city-wide efforts toward data monitoring and reporting. Data has shown to be an important tool for beginning conversations, but sharing data about health inequities experienced by communities must be matched with an ongoing commitment to engagement and co-creation. Key messages Population health data can be leveraged through interactive tools to better integrate and align city policies, plans and investments to address the social determinants of health. Engaging and co-creating policy with communities supports upstream, preventive action on health inequities.
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 | 0,107 | 0,151 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,007 |
| Communication savante | 0,029 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,040 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,010 |
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 ».