USING THE SCHOOL HEALTH ACTION, PLANNING AND EVALUATION SYSTEM TO INFORM EVIDENCE-BASED PREVENTION PROGRAMMING DECISION-MAKING IN SCHOOLS
Notice bibliographique
Résumé
Objectives Tobacco use, physical activity and obesity are important paediatric health issues. Programme providers responsible for these areas need evidence to guide their intervention choices within the school and community setting. Methods The school health action, planning and evaluation system (SHAPES) is a data collection and feedback system designed to support population-based intervention planning, evaluation and field research related to youth. The tobacco use and physical activity modules of SHAPES both consist of three elements: (1) a machine-readable questionnaire to support the collection of relevant behavioural data from all students (grades 6 to 12) in a school; (2) a school administrator questionnaire to assess school policies, programmes and resources related to student behaviour and (3) a school-specific computer-generated feedback report documenting both student behaviours and the availability of school programmes and policies. Results SHAPES has created a more innovative linkage between research and practice by providing stakeholders with the evidence they need, when they need it, in a context-specific form that is useful and understandable for guiding and evaluating prevention programming. The demand for SHAPES is high; these tools have been completed by over 350 000 students in more than 700 schools in Canada since 2000. Conclusions SHAPES has been successful in: engaging local health and education systems in planning, tailoring and evaluating school health initiatives based on evidence; engaging researchers to assess contextual influences on youth behaviour and providing a platform to study the processes and structures required for effective knowledge transfer and exchange in school settings.
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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 | 0,154 | 0,188 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,009 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,003 |
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 ».