MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2172190700 · doi:10.1177/1524839903260156

Unpacking the Black Box: A Deconstruction of the Programming Approach and Physical Activity Interventions Implemented in the Kahnawake Schools Diabetes Prevention Project

2004· article· en· W2172190700 sur OpenAlexaff
Lucie Lévesque, Gisèle Guilbault, Treena Delormier, Louise Potvin

Notice bibliographique

RevueHealth Promotion Practice · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueCommunity Health and Development
Établissements canadiensUniversité de MontréalCegep regional de LanaudiereQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionIntervention (counseling)UnpackingHealth promotionPsychologyComputer scienceMedical educationMedicineNursingPublic health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An ecological lens was used to deconstruct the programming approach and unpack physical activity interventions implemented through the Kahnawake Schools Diabetes Prevention Project. Despite a surge of interest in ecologically based health promotion programming, optimal combinations of interventions and programming approaches to promote community physical activity involvement have not been systematically studied. The authors obtained physical activity intervention descriptions through archive retrieval and face-to-face interviews with intervention staff. Programming approach, intervention targets, strategies for change, and delivery settings were assessed by applying the intervention analysis procedure to intervention descriptions. A complex intervention package was found containing a host of multitarget, multisetting intervention strategies designed and implemented through dynamic exchanges between a diversity of community partners. This study provides a first step toward better understanding community intervention packages and programming strategies for promoting physical activity involvement within a community setting.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,097

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0070,024
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,189
Tête enseignante GPT0,520
Écart entre enseignants0,331 · 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

Citations39
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHealth Promotion PracticeMême sujetCommunity Health and DevelopmentTravaux en français237 207