Creating an Interprofessional Network in Lifestyle Medicine: The Journey of the Canadian Academy of Lifestyle Medicine
Notice bibliographique
Résumé
Canada's population is increasing, and aging. These demographic patterns are accompanied by a growing awareness and evidence base of the benefits to society of leading a healthy and active life. The Canadian Academy of Lifestyle Medicine (CALM) was created to fill a knowledge gap in the Canadian public: how to lead a healthier and more active life. CALM aimed to address these challenges by confronting the lack of assistance modern medicine provides. As a diverse collaborative network using a lifestyle medicine philosophy, CALM's objective was to generate discussions and examine lifestyle medicine approaches to improving overall health and well-being for Canadians. CALM aimed to engage patients whose access to health care is through a physician and provide an innovative platform to support care and healthy decision making. Despite perceived widespread support, intense planning, and extensive development, CALM was slow to gain traction and realize its full potential. This article describes the experiences and lessons learned in creating CALM from the perspective of the leadership team. Although most CALM activities have ceased, virtual space and social media remain active so too does the work of the leadership team, striving to enable Canadians to develop behaviors that will improve their lifestyle, and their overall well-being.
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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 | 0,019 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,070 | 0,016 |
| Communication savante | 0,021 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».