Commentaire - Changements climatiques, santé et avantages connexes des espaces verts
Bibliographic record
Abstract
Nous avons examiné deux des défis actuels de l’humanité, soit les changements climatiques et les maladies chroniques, en fonction des avantages connexes que les espaces verts procurent à la santé humaine et à l’environnement. La réduction de plusieurs maladies chroniques et des symptômes qui les accompagnent, dont l’anxiété, l’obésité et les maladies cardiovasculaires, a été associée à la présence d’espaces verts et à l’accès à ceux-ci. Les espaces verts offrent également à un certain nombre d’avantages pour la santé environnementale : ils réduisent le risque d’inondation, améliorent la qualité de l’air, rafraîchissent la température et créent de l’ombre. Ces avantages touchent à la fois les symptômes de plusieurs maladies chroniques ainsi que les facteurs de risque associés et les effets des changements climatiques sur l’environnement et la santé. Notre article porte sur les façons d’optimiser les avantages connexes des espaces verts, au moyen de deux exemples de collaborations multisectorielles. À l’aide de ces deux exemples, nous avons conçu un modèle de collaboration collective visant à régler simultanément des problèmes complexes, comme les changements climatiques et les maladies chroniques, grâce à l’intervention sur les espaces verts.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".