Factors in creating sustainable intersectoral community mobilization for prevention of heart and lung disease
Notice bibliographique
Résumé
This paper describes factors facilitating and working against successful community mobilization in the implementation of an integrated prevention programme for cardiovascular disease and lung cancer in four community settings in Québec, Canada. Implementation evaluation data from several sources showed that over the 3-year period, mobilization was partly achieved in all four communities, although the degree of success varied. The data support those of previous studies showing that several factors are key to effective intersectoral community mobilization: (i) involvement of concerned and influential community members with a commitment to shared goals and a visible community focus; (ii) formation of multi-organization systems among appropriate organizations, recognizing their strengths, resources and competencies, and preserving both their autonomy and interdependence with an appreciation of divergent perspectives; (iii) development of decision-making mechanisms through the setting up of formal structural arrangements to facilitate decisions with clear leadership; (iv) clear definition of objectives, tasks, roles and responsibilities; and (v) official support and legitimization from participating agencies, government authorities, and organizations with adequate resources devoted to partnership building. This study also replicated a number of barriers to the creation of sustainable intersectoral community mobilization, notably the potentially destructive role of power conflicts among the key institutional partners.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».