MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W2991575855 · doi:10.3166/rig.2019.00071

Équité environnementale et accessibilité aux parcs à Ho Chi Minh Ville (Vietnam)

2019· article· fr· W2991575855 on OpenAlexaff
Anh Tu Hoang, Philippe Apparicio, Thi‐Thanh‐Hiên Pham

Bibliographic record

VenueRevue internationale de géomatique · 2019
Typearticle
Languagefr
FieldEnvironmental Science
TopicUrban Green Space and Health
Canadian institutionsUniversité du Québec à MontréalInstitut National de la Recherche Scientifique
Fundersnot available
KeywordsHo chi minhPhysicsHumanitiesForestryGeographyPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’objectif de cet article est de poser un diagnostic d’équité environnementale quant à l’accessibilité aux parcs à Ho Chi Minh Ville (HCMV) pour quatre groupes de population (les enfants, les personnes âgées, les personnes faiblement et hautement scolarisées). Pour ce faire, deux mesures d’accessibilité calculées à partir de la distance réticulaire sont mises en œuvre dans les SIG : la distance au parc le plus proche (proximité immédiate) et la méthode du enhanced two-step floating catchment area (disponibilité en fonction de l’offre et de la demande). Puis, plusieurs modèles de régression sont construits avec, comme variables dépendantes, les mesures d’accessibilité et, comme variables indépendantes, les pourcentages des quatre groupes. Les résultats montrent que l’accessibilité aux parcs est très faible à HCMV : en moyenne, les habitants résident à 1,879 kilomètre du parc le plus proche et on retrouve uniquement 0,286 hectare de parc pour 1 000 habitants dans un rayon de deux kilomètres. De plus, les jeunes enfants subissent une double iniquité avec de plus faibles proximité et disponibilité de parcs comparativement au reste de la population.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.270
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0320.015

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.

Opus teacher head0.019
GPT teacher head0.285
Teacher spread0.265 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations1
Published2019
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueRevue internationale de géomatiqueSame topicUrban Green Space and HealthFrench-language works237,207