Knowledge exchange in the Pacific: The TROPIC (Translational Research into Obesity Prevention Policies for Communities) project
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Policies targeting obesogenic environments and behaviours are critical to counter rising obesity rates and lifestyle-related non-communicable diseases (NCDs). Policies are likely to be most effective and enduring when they are based on the best available evidence. Evidence-informed policy making is especially challenging in countries with limited resources. The Pacific TROPIC (Translational Research for Obesity Prevention in Communities) project aims to implement and evaluate a tailored knowledge-brokering approach to evidence-informed policy making to address obesity in Fiji, a Pacific nation challenged by increasingly high rates of obesity and concomitant NCDs. METHODS: The TROPIC project draws on the concept of 'knowledge exchange' between policy developers (individuals; organisations) and researchers to deliver a knowledge broking programme that maps policy environments, conducts workshops on evidence-informed policy making, supports the development of evidence-informed policy briefs, and embeds evidence-informed policy making into organisational culture. Recruitment of government and nongovernment organisational representatives will be based on potential to: develop policies relevant to obesity, reach broad audiences, and commit to resourcing staff and building a culture that supports evidence-informed policy development. Workshops will increase awareness of both obesity and policy cycles, as well as develop participants' skills in accessing, assessing and applying relevant evidence to policy briefs. The knowledge-broking team will then support participants to: 1) develop evidence-informed policy briefs that are both commensurate with national and organisational plans and also informed by evidence from the Pacific Obesity Prevention in Communities project and elsewhere; and 2) collaborate with participating organisations to embed evidence-informed policy making structures and processes. This knowledge broking initiative will be evaluated via data from semi-structured interviews, a validated self-assessment tool, process diaries and outputs. DISCUSSION: Public health interventions have rarely targeted evidence-informed policy making structures and processes to reduce obesity and NCDs. This study will empirically advance understanding of knowledge broking processes to extend evidence-informed policy making skills and develop a suite of national obesity-related policies that can potentially improve population health outcomes.
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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 | 0,057 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,003 |
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 ».