Working with Toronto neighbourhoods toward developing indicators of community capacity
Notice bibliographique
Résumé
Often the goal of health and social development agencies is to assess communities and work with them to improve community capacity. Particularly for health promoters working in community settings and to ensure consistency in the definition of health promotion, the evaluation of health promotion programmes should be based on strengths and assets, yet existing information for planning and evaluation purposes usually focuses on problems and deficits. A model and definition of community capacity, grounded in community experience and focusing on strengths and assets, was developed following a 4-year, multi-site, qualitative, action research project in four Toronto neighbourhoods. There was significant community involvement in the four Community Advisory Committees, one for each study site. Semi-structured, open-ended interviews and focus groups were conducted with 161 residents and agency workers identified by the Community Advisory Committees. The data were analyzed with the assistance of NUDIST software. Thematic analysis was undertaken in two stages: (i) within each site and (ii) across sites, with the latter serving as the basis for the development of indicators of community capacity. This paper presents a summary of the research, the model and the proposed indicators. The model locates talents and skills of community members in a larger context of socioenvironmental conditions, both inside and outside the community, which can act to enable or constrain the expression of these talents and skills. The significance of the indicators of community capacity proposed in the study is that they focus on identifying and measuring the facilitating and constraining socioenvironmental conditions.
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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 | 0,006 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».