Identifying mechanisms for facilitating knowledge to action strategies targeting the built environment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In recent years, obesity-related diseases have been on the rise globally resulting in major challenges for health systems and society as a whole. Emerging research in population health suggests that interventions targeting the built environment may help reduce the burden of obesity and type 2 diabetes. However, translation of the evidence on the built environment into effective policy and planning changes requires engagement and collaboration between multiple sectors and government agencies for designing neighborhoods that are more conducive to healthy and active living. In this study, we identified knowledge gaps and other barriers to evidence-based decision-making and policy development related to the built environment; as well as the infrastructure, processes, and mechanisms needed to drive policy changes in this area. METHODS: We conducted a qualitative thematic analysis of data collected through consultations with a broad group of stakeholders (N = 42) from Southern Ontario, Canada, within various sectors (public health, urban planning, and transportation) and levels of government (federal, provincial, and municipalities). Relevant themes were classified based on the specific phase of the knowledge-to-action cycle (research, translation, and implementation) in which they were most closely aligned. RESULTS: We identified 5 themes including: 1) the need for policy-informed and actionable research (e.g. health economic analyses and policy evaluations); 2) impactful messaging that targets all relevant sectors to create the political will necessary to drive policy change; 3) common measures and tools to increase capacity for monitoring and surveillance of built environment changes; (4) intersectoral collaboration and alignment within and between levels of government to enable collective actions and provide mechanisms for sharing of resources and expertise, (5) aligning public and private sector priorities to generate public demand and support for community action; and, (6) solution-focused implementation of research that will be tailored to meet the needs of policymakers and planners. Additional research priorities and key policy and planning actions were also noted. CONCLUSION: Our research highlights the necessity of involving stakeholders in identifying inter-sectoral solutions to develop and translate actionable research on the built environment into effective policy and planning initiatives.
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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 | 0,096 | 0,129 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,039 |
| Communication savante | 0,017 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,023 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,001 |
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 ».