The <i>Quebec experience</i> in promoting healthy lifestyles and preventing obesity: how can we do better?
Notice bibliographique
Résumé
Over the last years, many actions have been implemented in the Canadian province of Quebec to prevent health issues related to diet, physical activity and obesity. As a new public health programme is being launched, the 'How can we do better?' project aimed to identify priority areas for further action. An exhaustive search led to identify 166 interventions rolled out in Quebec between 2006 and 2014. We compared it with evidence-based recommendations. Findings were challenged during a 2-d deliberative forum gathering 25 key stakeholders. At the crossroads of these analyses, 50 proposals emerged to sustain/bolster current efforts or to implement new initiatives. Specific improvements were recommended, e.g. about food supply quality monitoring, healthy food accessibility and affordability, physical activity promotion through land use policies, schools and childcare facilities retrofit and urban planning. Crosscutting proposals stress the importance to implement a new governmental prevention strategy and to reinforce evaluation at all levels. This call for action takes place at a critical period for political commitment and should be maintained until and after curbing the prevalence of obesity and related diseases. Although Quebec-focused, 'How can we do better?' project outcomes may be informative for other jurisdictions, and the methods may be inspiring for those interested in combining knowledge syntheses and deliberative processes to inform decision makers in a limited time frame.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».