Sensibiliser aux environnements favorables aux saines habitudes de vie : évaluation d’une intervention auprès des personnes-relais
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Around the world, various interventions have been developed to encourage the adoption of healthy lifestyles, particularly nutrition and physical activity. Physical, political, economic and socio-cultural environments have a major influence on individual attitudes in relation to healthy lifestyle. However, stakeholders with the greatest impact on improving these environments are not always well informed about the theory and their roles on the creation of environments favourable to healthy lifestyles. Various stakeholders from the province of Quebec were therefore invited to attend training sessions in order to prepare them to act on these four environments. OBJECTIVES: 1) To describe the perceptions of the stakeholders who attended these sessions concerning the content and teaching methods and 2) to identify stakeholders’ changes of perceptions and practices following the training session. METHODS: Twelve (12) focus groups and 52 individual interviews were conducted across Quebec with stakeholders who attended a training session. RESULTS: Our results indicate increased awareness of stakeholders on the importance of their role but also the need to more precisely target those aspects requiring increased awareness. A content better suited to the level of expertise is therefore proposed to maximize the benefits of these training sessions. CONCLUSION: Training sessions must be addressed to influential stakeholders with a limited knowledge on the subject, which is often the case for municipal decision-makers known to play a major role in promoting environments favourable to healthy eating and physical activity.
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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 | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».