Social determinants of health and local government: understanding and uptake of ideas in two Australian states
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the awareness and perceptions of local government staff about the social determinants of health (SDoH) and health inequity and use of these ideas to shape policy and practice. METHODS: 96 staff at 17 councils in South Australia or New South Wales responded to questions in a pilot online survey concerning: sources of knowledge about, familiarity with the evidence on, attitudes towards, and uses of ideas about the social determinants of health. Eight of 68 SA councils and 16 of 152 NSW councils were randomly selected stratified by state and metropolitan status. Differences between states and metropolitan/non-metropolitan status were explored. RESULTS: The majority of respondents (88.4%) reported some familiarity with ideas about the broad determinants of health and 90% agreed that the impact of policy action on health determinants should be considered in all major government policy and planning initiatives. Research articles, government/professional reports, and professional contacts were rated as important sources of knowledge about the social determinants of health. CONCLUSION: Resources need to be dedicated to systematic research on practical implementation of interventions on social determinants of health inequities and towards providing staff with more practical information about interventions and tools to evaluate those interventions. IMPLICATIONS: The findings suggest there is support for action addressing the social determinants of health in local government. The findings extend similar research regarding SDoH and government in NZ and Canada to Australian local government.
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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 | 0,009 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».