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Enregistrement W2346284892 · doi:10.1177/1757975915622950

Sustaining health education research programs in Aboriginal communities

2016· article· en· W2346284892 sur OpenAlexaffabout
Katherine Wisener, Jennifer D. Shapka, Sandra Jarvis-Selinger

Notice bibliographique

RevueGlobal Health Promotion · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChampionSustainabilityPsychological interventionStakeholderCapacity buildingPublic relationsContext (archaeology)Stakeholder engagementCommunity engagementPolitical scienceBusinessNursingMedicineGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite evidence supporting the ongoing provision of health education interventions in First Nations communities, there is a paucity of research that specifically addresses how these programs should be designed to ensure sustainability and long-term effects. Using a Community-Based Research approach, a collective case study was completed with three Canadian First Nations communities to address the following research question: What factors are related to sustainable health education programs, and how do they contribute to and/or inhibit program success in an Aboriginal context? Semi-structured interviews and a sharing circle were completed with 19 participants, including members of community leadership, external partners, and program staff and users. Seven factors were identified to either promote or inhibit program sustainability, including: 1) community uptake; 2) environmental factors; 3) stakeholder awareness and support; 4) presence of a champion; 5) availability of funding; 6) fit and flexibility; and 7) capacity and capacity building. Each factor is provided with a working definition, influential moderators, and key evaluation questions. This study is grounded in, and builds on existing research, and can be used by First Nations communities and universities to support effective sustainability planning for community-based health education interventions.

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,454
Score d'incertitude au seuil0,904

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0180,005
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,762
Tête enseignante GPT0,767
Écart entre enseignants0,005 · 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

Citations12
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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