Adoption of Safe Routes to School in Canadian and the United States Contexts: Best Practices and Recommendations
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Declines in physical activity (PA) in children and youth have contributed to increases in childhood overweight and obesity. The Safe Routes to School (SRTS) program was developed to promote school active transportation (AT) and reverse the trend. METHODS: Adopting concepts of a realist approach, this article seeks to understand strategies of adoption that worked in the Canadian and United States context. Inclusion criteria consisted of adoption of SRTS program, identification and definition of SRTS, implementation in Canada /United States, and partnership identified. RESULTS: Partnerships focused on increasing the number of children using AT to school. With unique political and funding atmospheres, a common strategy was developing multilevel comprehensive partnerships to mobilize knowledge and resources, as well as to align intervention planning. Key successes, tools used to measure success, as well as benefits, challenges and lessons learned from partnerships were identified. CONCLUSION: This article is the first attempt to examine SRTS at the state/provincial/city level to understand key adoption strategies using a realist approach. It found collaborative community-research partnerships that initiated SRTS and created cultural shifts in communities from the individual to policy level. Researchers, schools and communities interested in increasing school AT should consider SRTS as a valuable approach.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle