Systems Science and Obesity Policy: A Novel Framework for Analyzing and Rethinking Population-Level Planning
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We demonstrate the use of a systems-based framework to assess solutions to complex health problems such as obesity. METHODS: We coded 12 documents published between 2004 and 2013 aimed at influencing obesity planning for complex systems design (9 reports from US and Canadian governmental or health authorities, 1 Cochrane review, and 2 Institute of Medicine reports). We sorted data using the intervention-level framework (ILF), a novel solutions-oriented approach to complex problems. An in-depth comparison of 3 documents provides further insight into complexity and systems design in obesity policy. RESULTS: The majority of strategies focused mainly on changing the determinants of energy imbalance (food intake and physical activity). ILF analysis brings to the surface actions aimed at higher levels of system function and points to a need for more innovative policy design. CONCLUSIONS: Although many policymakers acknowledge obesity as a complex problem, many strategies stem from the paradigm of individual choice and are limited in scope. The ILF provides a template to encourage natural systems thinking and more strategic policy design grounded in complexity science.
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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 | 0,044 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,025 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,031 |
| Communication savante | 0,013 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».