Getting from Analysis to Action: Framing Obesity Research, Policy and Practice with a Solution-Oriented Complex Systems Lens
Notice bibliographique
Résumé
Public policy aimed at reducing obesity is just one of many avenues that must be pursued to address the still-growing obesity pandemic. The complexity of the problem is illustrated in ecological frameworks and system maps of the determinants. These conceptual maps illustrate the complexity by acknowledging the influence of many different factors such as social norms and values; sectors of influence such as the food and beverage industries, media and transportation; behavioural settings including home and family, school and community; and individual factors such as genetics, psychosocial and other personal elements. But to solve such a complex problem, we need to move from an analysis of the determinants or causes of the problem to a solution orientation; the frameworks used to describe the problem may not be the right ones for building the "best" solutions. Solution-oriented frameworks, like those presented by Hobbs and Seeman, have been based on parameters such as the sector of influence (e.g., public policy) but would benefit from the consideration of complexity and the leverage points for intervention in complex systems, which are a function of parameters such as the structure of relationships and the presence or absence of feedback loops.
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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 | 0,065 | 0,081 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,101 |
| Communication savante | 0,025 | 0,039 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,080 | 0,090 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».