Urban Green Space as a Solution for Degenerative Diseases: A Perspective Based on a Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
The research aimed to analyse factors contributing to degenerative diseases, including exposure to chemicals and air pollution.This research is a literature review focusing on various environmental factors that contribute to degenerative diseases and presents a solution perspective involving the creation of green spaces as a means to mitigate the impact of these factors.The literature was collected by searching metadata on the following page: https://www.scopus.com/search/form.uri?display=basic#basic, using the keywords "degenerative diseases" and "pollutant".The data selection using the PRISMA method to identify the most relevant literature for reference in this research study.Each type of pollution or environmental factor contributing to degenerative diseases has been systematically analysed using NVivo 12 Pro.In total, 35 research titles explore different factors responsible for degenerative diseases, with a particular focus on environmental factors.The results of the analysis conducted by researchers based on these 35 articles were mapped using NVivo 12 Pro, categorizing them according to the types of factors responsible for degenerative diseases.It is noteworthy that the majority of these studies focused on the neurodegenerative type.Furthermore, from the pool of 35 selected articles, air pollution emerged as the most dominant cause, constituting 57% (20 articles) of the total literature.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».