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Enregistrement W2157866254 · doi:10.1186/1472-698x-11-s2-s5

Establishing a community of practice of researchers, practitioners, policy-makers and communities to sustainably manage environmental health risks in Ecuador

2011· article· en· W2157866254 sur OpenAlexafffundabout
Jerry Spiegel, Jaime Breilh, Efrain Beltran, Jorge Leonidas Parra Parra, Fernanda Solis, Annalee Yassi, Alejandro Rojas, Elena Orrego, Bonnie Henry, William Bowie, Laurie Pearce, Juan Gaibor, Patricio Velasquez, M. Concepción, Margot W. Parkes

Notice bibliographique

RevueBMC International Health and Human Rights · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental and Cultural Studies in Latin America and Beyond
Établissements canadiensUniversity of Northern British ColumbiaUniversity of British Columbia HospitalBC Centre for Disease ControlUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchHealth CanadaWorld Health OrganizationUniversidad de CuencaUniversity of British ColumbiaInternational Development Research Centre
Mots-clésSustainabilityParticipatory action researchGeneral partnershipPublic healthCommunity-based participatory researchSanitationPreparednessCommunity healthPublic relationsPolitical scienceEnvironmental planningMedicineSociologyNursingGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The Sustainably Managing Environmental Health Risk in Ecuador project was launched in 2004 as a partnership linking a large Canadian university with leading Cuban and Mexican institutes to strengthen the capacities of four Ecuadorian universities for leading community-based learning and research in areas as diverse as pesticide poisoning, dengue control, water and sanitation, and disaster preparedness. METHODS: In implementing curriculum and complementary innovations through application of an ecosystem approach to health, our interdisciplinary international team focused on the question: "Can strengthening of institutional capacities to support a community of practice of researchers, practitioners, policy-makers and communities produce positive health outcomes and improved capacities to sustainably translate knowledge?" To assess progress in achieving desired outcomes, we review results associated with the logic framework analysis used to guide the project, focusing on how a community of practice network has strengthened implementation, including follow-up tracking of program trainees and presentation of two specific case studies. RESULTS: By 2009, train-the-trainer project initiation involved 27 participatory action research Master's theses in 15 communities where 1200 community learners participated in the implementation of associated interventions. This led to establishment of innovative Ecuadorian-led master's and doctoral programs, and a Population Health Observatory on Collective Health, Environment and Society for the Andean region based at the Universidad Andina Simon Bolivar. Building on this network, numerous initiatives were begun, such as an internationally funded research project to strengthen dengue control in the coastal community of Machala, and establishment of a local community eco-health centre focusing on determinants of health near Cuenca. DISCUSSION: Strengthening capabilities for producing and applying knowledge through direct engagement with affected populations and decision-makers provides a fertile basis for consolidating capacities to act on a larger scale. This can facilitate the capturing of benefits from the "top down" (in consolidating institutional commitments) and the "bottom up" (to achieve local results). CONCLUSIONS: Alliances of academic and non-academic partners from the South and North provide a promising orientation for learning together about ways of addressing negative trends of development. Assessing the impacts and sustainability of such processes, however, requires longer term monitoring of results and related challenges.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,031
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,165

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0310,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0060,007
Communication savante0,0060,006
Science ouverte0,0030,011
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,292 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations31
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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