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Enregistrement W7117450900 · doi:10.3390/urbansci10010011

Promoting Healthier Cities and Communities Through Quantitative Evaluation of Public Open Space per Inhabitant

2025· article· en· W7117450900 sur OpenAlexaff
Dina Saadallah, Esraa M. Othman

Notice bibliographique

RevueUrban Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Green Space and Health
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUrbanizationSustainable developmentSpace (punctuation)Public spaceUrban planningPopulationService (business)Public policyUnit (ring theory)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Public open spaces play a vital role in supporting social connection and leisure among residents, enhancing quality of life while contributing to both economic growth and environmental health. The rapid global urbanization underscores the critical link between urban environments and human health, which demands focusing on sustainable, health-conscious urban planning. Accordingly, Public and green spaces are vital in this context, as recognized by global agendas like the Sustainable Development Goals (SDG) 11.7. This research aims to objectively evaluate the availability of public open spaces (POS) in Alexandria, Egypt. This study will utilize Geographic Information System (GIS) to formulate a methodology that incorporates spatial data analysis for quantifying public open spaces and assessing the proportion of the population with convenient access to these areas, evaluating their coverage, service area isochrones, spatial distribution, and proximity to residential areas. The study will benchmark its findings against global standards to expose critical spatial inequalities within cities of the Global South. The primary aim is to present evidence-based recommendations for sustainable urban public space design, tackling availability and accessibility issues to improve the well-being of Alexandria’s expanding urban population. This research offers a scientific foundation to inform policy and decision-making focused on creating more equitable, healthier, and resilient urban environments.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,133
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,250 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2025
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