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Purpose The dataset aims to assess the validity of the Urban Health 8Ps Framework, a proposed model for evaluating urban health through eight dimensions: People, Planet, Portability, Place, Participation, Policy, Prosperity, and Peace. The study leverages AI-generated indicators, expert validation, and statistical analysis to refine and validate the framework, ensuring its relevance and applicability, particularly in the context of Egyptian cities. Scope Framework Development: Introduces the 8Ps Framework, integrating social, environmental, economic, and governance factors affecting urban health. Aligns with existing tools like WHO’s Urban HEART and OECD’s Better Life Index. AI-Generated Indicators: Uses AI models (Deep-AI, ChatGPT, Bard) to extract, classify, and synthesize urban health indicators. Tailors indicators to Egyptian urban challenges (e.g., pollution, infrastructure). Expert Validation: Engages 25 urban experts to evaluate the relevance of indicators via psychometric analysis (e.g., I-CVI, CVR). Includes demographic breakdowns (gender, age, profession) to assess bias or consensus.

本数据集旨在评估城市健康8P框架（Urban Health 8Ps Framework）的有效性。该框架是一套通过八大维度开展城市健康评估的拟议模型，八大维度分别为：人口（People）、地球（Planet）、可及性（Portability）、空间（Place）、参与（Participation）、政策（Policy）、繁荣（Prosperity）及和平（Peace）。本研究借助AI生成指标、专家验证与统计分析，对该框架进行优化与验证，以确保其相关性与适用性，尤其适配埃及城市场景。

研究范围：
一、框架开发：介绍城市健康8P框架，整合影响城市健康的社会、环境、经济与治理要素。该框架与世界卫生组织（WHO）的Urban HEART、经济合作与发展组织（OECD）的《美好生活指数》（Better Life Index）等现有工具保持对齐。
二、AI生成指标：采用Deep-AI、ChatGPT、Bard等AI模型提取、分类并综合城市健康指标，并针对埃及城市面临的污染、基础设施建设等挑战定制适配指标。
三、专家验证：邀请25位城市健康领域专家，通过心理测量学分析（如内容效度指数（I-CVI）、内容效度比（CVR））评估指标的相关性。研究包含专家的人口统计学特征细分数据（性别、年龄、职业），以评估偏差或共识程度。