Supporting individuals’ healthy eating requires genuine engagement with communities
Notice bibliographique
Résumé
Abstract C3 Collaborating for Health (C3) aims to counter the non‐communicable disease (NCD) epidemic by focusing on the three big risk factors: tobacco use, poor diet and lack of physical activity. Community Health Engagement Survey Solutions (CHESS™) is an innovative strategy to shift decision‐making around prevention and health interventions to local communities, while also reducing inequalities in the broader determinants of health. Emerging from research in India, China, Mexico and the US, C3 has implemented CHESS™ in the UK in eight London boroughs, Halifax and Girvan. A recently completed project in England and Scotland engaged 5000 people (approximately one‐third of the local populations). CHESS™ facilitates communities to act as ‘citizen scientists’ in data‐driven investigations about health and the built environment. Through a mobile tool, communities collect and interpret quantitative and qualitative data on local assets and barriers conducive to good health (or not). These results inform evidence‐based action plans, guided by public health expertise, for interventions that make it easier for all to be healthy. The community enacts the changes they can make themselves and presents recommendations to decision‐makers in a compelling argument for change. Thanks to CHESS™ evidence, communities have received over £2 million to implement health interventions in their neighbourhoods. The Healthy Communities project, completed in September 2017, led to physical activity and healthy eating initiatives, including cooking lessons, gardening, breakfast and tea clubs, and healthy lunches for schoolchildren. Learnings from the project have informed recommendations for those wanting to improve community health, particularly in relation to diet.
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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 | 0,014 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,007 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,026 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,004 |
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 ».