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Enregistrement W2240556310

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2009· article· en· W2240556310 sur OpenAlexaboutno aff
Rahayu Indriasari, Geoffrey C. Marks

Notice bibliographique

RevueQueensland's institutional digital repository (The University of Queensland) · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePublic Health and Nutrition
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreparednessCapacity buildingLikert scaleDelphi methodCLARITYWorkforceMedicineMedical educationNursingPsychologyFamily medicinePolitical science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rationale and Objectives: The primary aim of this study was to develop clarity around the use of the term capacity building within the field of public health nutrition (PHN). The objectives of this study were to assess agreement between how people understand the term and to build a common understanding of capacity building relevant to PHN practice. Materials and Methods: The Delphi technique was selected for this study in order to determine aspects of capacity building in PHN practice. The study consisted of three rounds of questionnaires whereby participants were asked to rank the importance of different attributes of capacity building on a five point Likert scale. The expert panel was made up of PHN leaders, skilled practitioners and researchers who were recruited from existing PHN networks and interest groups. Approximately 300 nutritionists from Australia, the UK, Canada and the USA were invited to participate in the study. Forty-five experts agreed to initially take part in the study. Forty-five experts agreed to initially take part in the study, and of these 34 completed all three rounds of questionnaires. Results and Findings: Consensus was defined as a reduction in variation between responses from one round to the next. The determinants of capacity building that obtained the highest level of expert agreement include: partnerships, human resources, community participation, leadership, workforce competencies and preparedness, needs assessment, problem solving ability, and knowledge transfer. Conclusion: Increasing awareness and understanding of capacity building enables better application of its principles in PHN practice. The results of this consensys study will also be used to inform the development of a checklist for the planning and evaluating capacity building strategies within PHN practice.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,212 · 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'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

Citations0
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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