Measuring the Progress of Capacity Building in the Alberta Policy Coalition for Cancer Prevention
Notice bibliographique
Résumé
The Alberta Policy Coalition for Cancer Prevention (APCCP) represents practitioners, policy makers, researchers, and community organizations working together to coordinate efforts and advocate for policy change to reduce chronic diseases. The aim of this research was to capture changes in the APCCP's capacity to advance its goals over the course of its operation. We adapted the Public Health Agency of Canada's validated Community Capacity-Building Tool to capture policy work. All members of the APCCP were invited to complete the tool in 2010 and 2011. Responses were analyzed using descriptive statistics and t tests. Qualitative comments were analyzed using thematic content analysis. A group process for reaching consensus provided context to the survey responses and contributed to a participatory analysis. Significant improvement was observed in eight out of nine capacity domains. Lessons learned highlight the importance of balancing volume and diversity of intersectoral representation to ensure effective participation, as well as aligning professional and economic resources. Defining involvement and roles within a coalition can be a challenging activity contingent on the interests of each sector represented. The participatory analysis enabled the group to reflect on progress made and future directions for policy advocacy.
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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 | 0,048 | 0,072 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,006 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».