A geospatial approach to identifying optimal adolescent mental health service locations in Toronto
Notice bibliographique
Résumé
In Toronto, disparities in access to mental health services across neighbourhoods highlight inequalities in geospatial placement, a critical factor influencing service utilization. As adolescents in Toronto continue to face high rates of mental health challenges, evidence-based resource allocation offers a solution for more equitable access to appropriate services. By analyzing geospatial infrastructure and census data for the city’s 140 neighbourhoods, an algorithm was developed to identify optimal placements for mental health services, prioritizing underserved areas. Min-max normalization was applied to public transportation route density, median after-tax income, adolescent population, and existing service density, assigning neighbourhoods a score from 0 to 1 to indicate service need. DBSCAN clustering was then used to identify clusters of high-need neighbourhoods in close proximity. The top cluster, Thorncliffe Park and Flemingdon Park, was further analyzed using a fixed-radius search to identify an optimal 500m placement radius that maximizes accessibility and ensures well-distributed services for adolescents. The service needs heatmap aligned with other studies on mental health service accessibility in Toronto, with the highest-need neighbourhoods in this model corresponding to those with the lowest accessibility. The clustering algorithm achieved a silhouette score of 0.602, indicating moderately strong clusters with room for improvement. It is recommended that policymakers use this algorithm with real-time data and adjusted weightings to identify service “cold spots” for placement. Future research should incorporate additional filtered data and account for off-limits zones in the placement optimization process. This model is adaptable to similar urban environments, provided consistent factor datasets are available.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».