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1 | Zava's goal was to pinpoint the healthiest areas in France. To achieve this, they acquired French OSM data and stored it in a PostGIS database for easy data querying. They employed various leisure and health-related tags to filter the data and identify points of interest. To achieve a more granular view, they combined this data with a NUTS level 3 shapefile. | |||||||||||||||||||||||||
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3 | The number of health professionals and dieticians have been taken from french statistics website insee.fr as well as drees database. | |||||||||||||||||||||||||
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5 | It's important to note that the dataset excluded overseas territories such as Guadeloupe, Martinique, Guyane, La Réunion, and Mayotte. | |||||||||||||||||||||||||
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7 | Zava also collected Copernicus Atmosphere Data to assess major pollutants in France for January 2024. They focused on pollutants like Carbon Monoxide (CO), Non-Methane Volatile Organic Compounds (NMVOCs), Nitrogen Dioxide (NO₂), Ozone (O₃), Particulate Matter (PM10 and PM2.5), and Sulfur Dioxide (SO₂), all of which can impact human health negatively. | |||||||||||||||||||||||||
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9 | They then computed a pollutant severity score, where a higher score indicated a greater risk to residents due to elevated pollutant levels. Additionally, they refined the OSM data to identify unhealthy shops and establishments like bars and pubs. | |||||||||||||||||||||||||
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