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Enregistrement W2153089603 · doi:10.1002/oby.20860

Understanding key influencers' attitudes and beliefs about healthy public policy change for obesity prevention

2014· article· en· W2153089603 sur OpenAlexafffundabout
Kim D. Raine, Candace I. J. Nykiforuk, Karen Vu‐Nguyen, Laura Nieuwendyk, E. VanSpronsen, Shandy Reed, T. Cameron Wild

Notice bibliographique

RevueObesity · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal Public Health Policies and Epidemiology
Établissements canadiensUniversity of AlbertaProvincial Laboratory of Public Health
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésInfluencer marketingPsychological interventionGovernment (linguistics)OverweightPromotion (chess)Public policyObesitySocial marketingEnvironmental healthHealth promotionMedicinePublic healthHealth policyBusinessPublic relationsMarketingPolitical scienceNursingEconomic growthEconomicsPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: As overweight and obesity is a risk factor for chronic diseases, the development of environmental and healthy public policy interventions across multiple sectors has been identified as a key strategy to address this issue. METHODS: In 2009, a survey was developed to assess the attitudes and beliefs regarding health promotion principles, and the priority and acceptability of policy actions to prevent obesity and chronic diseases, among key policy influencers in Alberta and Manitoba, Canada. Surveys were mailed to 1,765 key influencers from five settings: provincial government, municipal government, school boards, print media companies, and workplaces with greater than 500 employees. A total of 236 surveys were completed with a response rate of 15.0%. RESULTS: Findings indicate nearly unanimous influencer support for individual-focused policy approaches and high support for some environmental policies. Restrictive environmental and economic policies received weakest support. Obesity was comparable to smoking with respect to perceptions as a societal responsibility versus a personal responsibility, boding well for the potential of environmental policy interventions for obesity prevention. CONCLUSIONS: This level of influencer support provides a platform for more evidence to be brokered to policy influencers about the effectiveness of environmental policy approaches to obesity prevention.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,561
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,157
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,194 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations36
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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