MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2648166943 · doi:10.1017/s1368980017001264

Facilitators and barriers experienced by federal cross-sector partners during the implementation of a healthy eating campaign

2017· article· en· W2648166943 sur OpenAlexafffundabout
Melissa Anne Fernandez, Sophie Desroches, Marie Marquis, Mylène Turcotte, Véronique Provencher

Notice bibliographique

RevuePublic Health Nutrition · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal Public Health Policies and Epidemiology
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversité Laval
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésFacilitatorGeneral partnershipPopulationIntervention (counseling)Qualitative researchNursingPsychologyPublic relationsBusinessMedicinePolitical scienceEnvironmental healthSocial psychologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To identify facilitators and barriers that Health Canada's (HC) cross-sector partners experienced while implementing the Eat Well Campaign: Food Skills (EWC; 2013-2014) and describe how these experiences might differ according to distinct partner types. DESIGN: A qualitative study using hour-long semi-structured telephone interviews conducted with HC partners that were transcribed verbatim. Facilitators and barriers were identified inductively and analysed according partner types. SETTING: Implementation of a national mass-media health education campaign. SUBJECTS: Twenty-one of HC's cross-sector partners (food retailers, media and health organizations) engaged in the EWC. RESULTS: Facilitators and barriers were grouped into seven major themes: operational elements, intervention factors, resources, collaborator traits, developer traits, partnership factors and target population factors. Four of these themes had dual roles as both facilitators and barriers (intervention factors, resources, collaborator traits and developer traits). Sub-themes identified as both facilitators and barriers illustrate the extent to which a facilitator can easily become a barrier. Partnership factors were unique facilitators, while operational and target population factors were unique barriers. Time was a barrier that was common to almost all partners regardless of partnership type. There appeared to be a greater degree of uniformity among facilitators, whereas barriers were more diverse and unique to the realities of specific types of partner. CONCLUSIONS: Collaborative planning will help public health organizations anticipate barriers unique to the realities of specific types of organizations. It will also prevent facilitators from becoming barriers. Advanced planning will help organizations manage time constraints and integrate activities, facilitating implementation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,097

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,002
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,009
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,340 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations11
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePublic Health NutritionMême sujetGlobal Public Health Policies and EpidemiologyTravaux en français237 207