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Enregistrement W2612417679 · doi:10.1080/22423982.2017.1343637

Participatory methods for Inuit public health promotion and programme evaluation in Nunatsiavut, Canada

2017· article· en· W2612417679 sur OpenAlexaffabout
M. Saini

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Circumpolar Health · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueCommunity Health and Development
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésParticipatory evaluationStakeholderCitizen journalismIndigenousFocus groupPublic healthHealth promotionCommunity-based participatory researchPublic relationsWhiteboardParticipatory action researchScope (computer science)Stakeholder engagementMedical educationPolitical scienceSociologyMedicineNursingEngineeringComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Engaging stakeholders is crucial for health promotion and programme evaluations; understanding how to best engage stakeholders is less clear, especially within Indigenous communities. The objectives of this thesis research were to use participatory methods to: (1) co-develop and evaluate a whiteboard video for use as a public health promotion tool in Rigolet, Nunatsiavut, and (2) develop and validate a framework for participatory evaluation of Inuit public health initiatives in Nunatsiavut, Labrador. Data collection tools included interactive workshops, community events, interviews, focus-group discussions and surveys. Results indicated the whiteboard video was an engaging and suitable medium for sharing public health messaging due to its contextually relevant elements. Participants identified 4 foundational evaluation framework components necessary to conduct appropriate evaluations, including: (1) community engagement, (2) collaborative evaluation development, (3) tailored evaluation data collection and (4) evaluation scope. This research illustrates stakeholder participation is critical to develop and evaluate contextually relevant public health initiatives in Nunatsiavut, Labrador and should be considered in other Indigenous communities.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,848
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,472
Tête enseignante GPT0,602
Écart entre enseignants0,130 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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