Healthy cities: a visual conceptual framework for moving health knowledge into urban planning practice
Notice bibliographique
Résumé
Despite the increasing recognition of health as a fundamental dimension in urban design and planning, it remains insufficiently incorporated into urban planning practice and policymaking. This study reexamines the ‘Knowledge Translation’ (KT) process through a literature review (N = 53) to address the gap between the public health and urban planning arenas. By analyzing the key KT components – knowledge, guidance, and implementation – we identified additional factors influencing the process and highlighted gaps and opportunities for improvement. Building on these insights, we developed a visual conceptual framework that synthesizes existing knowledge and addresses critical gaps to support urban practitioners and policymakers in creating ‘healthy cities’. The framework conceptualizes KT as a dynamic, iterative process guided by three key drivers: (i) continuous interaction among knowledge, guidance and implementation, all tailored to local contexts and shaped by decision-making processes; (ii) interdisciplinary and cross-sector collaboration, including active engagement with local communities to create a shared vision of a healthy city; and (iii) a ‘control center’, that integrates these components, facilitates training, and ensures ongoing evaluation and calibration.
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 | 0,020 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,023 |
| Communication savante | 0,016 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».