A two-stage concept mapping for emerging concepts: an analysis of the Smart Healthy City
Notice bibliographique
Résumé
Rapid urbanization and technological advancement pose complex challenges to urban health governance, particularly amid demographic aging, environmental pressures, and widening health inequalities. While Smart Healthy Cities (SHCs) offer a promising paradigm to address these issues, current models lack a comprehensive, theoretically grounded framework for implementation. This study defines the SHC concept and examines its relevance for building inclusive, age-friendly urban environments. An innovative two-stage concept mapping methodology was employed, integrating qualitative insights from expert-focused group interviews with quantitative analysis using multidimensional scaling and hierarchical cluster analysis. A diverse panel of experts from public health, urban planning, digital innovation, and governance participated in the process. Four key dimensions of SHCs were identified: Healthy Environment Cities (emphasizing physical infrastructure), Smart Networking Cities (focusing on digital connectivity), Socially Sustainable Cities (advancing inclusive policies), and Health Empowering Cities (supporting individual capabilities and preventive health). These dimensions were found to contribute differentially to three core SHC objectives: health equity, smart connectivity, and system-level resilience. Priority concepts included improved healthcare access, intergenerational technology integration, and lifespan-oriented disease prevention. Pattern matching and go-zone analyses revealed a notable discrepancy: social sustainability, while conceptually important, was under-prioritized in implementation. The framework incorporates six theoretical perspectives—socio-ecological theory, smart city theory, health equity, systems thinking, the capabilities approach, and participatory urban planning—offering a multidimensional and systems-informed model. By conceptualizing cities as complex adaptive systems, this framework aligns digital innovation with equity and resilience goals. It provides urban planners and policymakers with a roadmap to develop inclusive, sustainable, and health-promoting cities. The study also contributes to Smart Healthy Age-Friendly Environment (SHAFE) discourse by expanding its application beyond aging populations to all urban residents.
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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 | 0,000 | 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».