How perceptions of community environment influence health behaviours: using the Analysis Grid for Environments Linkedto Obesity Framework as a mechanism for exploration
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Overweight and obesity are influenced by a complex interplay of individual and environmental factors that affect physical activity and healthy eating. Nevertheless, little has been reported on people's perceptions of those factors. Addressing this critical gap and community partner needs, this study explored how people perceived the influence of micro- and macroenvironmental factors on physical activity and healthy eating. METHODS: Community partners wanted the study results in a format that would be readily and easily used by local decision makers. We used photovoice to engage 35 community members across four municipalities in Alberta, Canada, and to share their narratives about their physical activity and healthy eating. A combination of inductive and deductive analysis categorized data by environmental level (micro vs. macro) and type (physical, political, economic, and sociocultural), guided by the Analysis Grid for Environments Linked to Obesity Framework. RESULTS: Participants conceptualized health-influencing factors more broadly than physical activity and healthy eating to include "community social health." Participants spoke most often about the influence of the microenvironment (n = 792 ANGELO Framework coding tallies) on their physical activity, healthy eating and community social health in comparison to the macroenvironment (n = 93). Photovoice results provided a visual narrative to community partners and decision makers about how people's ability to make healthy choices can be limited by macroenvironmental forces beyond their control. CONCLUSION: Focussing future research on macro- and microenvironmental influences and localized community social health can inform practice by providing strategies on how to implement healthy changes within communities, while ensuring that research and interventions echo diverse people's perceptions.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle