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Enregistrement W4388140574 · doi:10.1080/01426397.2023.2244430

The past, present, and future of nature and place-based interventions for human health

2023· article· en· W4388140574 sur OpenAlexaff
Francesca Boyd, Camilla Allen, Jake M. Robinson, Nicole Redvers

Notice bibliographique

RevueLandscape Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Green Space and Health
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCuriosityPsychological interventionContext (archaeology)Public relationsScope (computer science)SociologyGlobal healthHealth careEngineering ethicsEnvironmental ethicsPolitical sciencePsychologyMedicineEngineeringSocial psychologyGeographyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The benefits of exposure to nature for human health and wellbeing have been evidenced throughout history and across global civilisations. However, research on nature and place-based interventions for human health often centres around a reactive healthcare model rather than fully considering the cultural and historical scope of holistic approaches to health. Adopting a context-setting approach, the article signposts readers to periods, places, and practices which have exemplified or advanced our collective global understanding of health and place. This narrative review demonstrates how different disciplines, and cultural knowledges can provide a foundation to develop nature-based interventions and further curiosity to learn from other practices. The COVID-19 pandemic has changed how some people connect with their environments and consider global health. There is now an opportunity to reflection on, and ethically engage with, different practices and approaches to transition towards a more sustainable future which integrates landscape planning with health promotion.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,098

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,016
Communication savante0,0080,009
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0050,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,346 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations17
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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