‘A drop of water in the pool’: information and engagement of linguistic communities around a municipal pesticide bylaw to protect the public's health
Notice bibliographique
Résumé
The Multicultural Yard Health and Environment Project (MYHEP) used Toronto's Pesticide Bylaw roll-out process to examine how culturally specific perceptions and practices might influence the relevance of municipal public health information and community engagement strategies and the effectiveness of health protection initiatives. In Canada, and particularly in Toronto, such information is needed for governments to effectively engage with increasingly diverse populations. Focus groups and individual interviews were conducted with Spanish- and Cantonese-speaking participants to document opinions about pesticide use and regulation and views on municipal information and engagement strategies. MYHEP participants reported a need for more accessible environmental health messaging. There was confusion over the safety and legality of pesticide products available for sale in Toronto stores. Most participants indicated they were unwilling to make formal complaints about neighbours who were not complying with the bylaw (an important mechanism for enforcement). Results indicate that environmental health communication and engagement strategies need to be more carefully tailored to address local sociocultural and linguistic contexts in order to provide more equitable environmental health protection and promotion for all residents. These findings led Toronto Public Health to adapt its efforts so as to better engage communities regarding environmental health.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,007 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».