A Model Infant Feeding Policy for Baby-Friendly Designation in the USA
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In June 2010, the Communities Putting Prevention to Work program (Centers for Disease Control and Prevention) funded a New Jersey (NJ) Office on Nutrition and Fitness, Department of Health and Senior Services project to reduce obesity and increase exclusive breastfeeding by increased implementation of the Baby-Friendly Hospital Initiative in the state of NJ. At baseline, NJ had no Baby-Friendly hospitals and no hospital was using an infant feeding policy that conformed to standards required by Baby-Friendly USA for designation. GOAL: To create a model infant feeding policy that would be adaptable for use at multiple NJ hospitals preparing for Baby-Friendly designation. METHODS: Project consultants created a policy based on existent policies from the American Academy of Pediatrics, the Academy of Breastfeeding Medicine, certified Baby-Friendly hospitals, and guidance from Baby-Friendly USA. This policy was submitted to Baby-Friendly USA, the US body responsible for Baby-Friendly designation. RESULTS: Baby-Friendly USA requested changes; after adaptations, the policy was made available to targeted NJ hospitals via a statewide portal. The hospitals made relevant adaptations for their setting, and those that were ready submitted the policy during the Baby-Friendly designation process. The policy was acceptable to Baby-Friendly USA. CONCLUSION: A collaborative initiative can use a single breastfeeding policy template as an aid toward Baby-Friendly designation. Such work streamlines the process and saves time and resources.
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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 | 0,019 | 0,025 |
| 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 | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».