Équité environnementale et accessibilité aux parcs à Ho Chi Minh Ville (Vietnam)
Bibliographic record
Abstract
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 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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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".