Healthy Public Policy Options to Promote Physical Activity for Chronic Disease Prevention: Understanding Canadian Policy Influencer and General Public Preferences
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Attitudes and beliefs of policy influencers and the general public toward physical activity policy may support or impede population-level action, requiring improved understanding of aggregate preferences toward policies that promote physical activity. METHODS: In 2016, the Chronic Disease Prevention Survey was administered to a census sample of policy influencers (n = 302) and a stratified random sample of the public (n = 2400) in Alberta and Québec. Using net favorable percentages and the Nuffield Council on Bioethics' intervention ladder framework to guide analysis, the authors examined support for evidence-based healthy public policies to increase physical activity levels. RESULTS: Less intrusive policy options (ie, policies that are not always the most impactful) tended to have higher levels of support than policies that eliminated choice. However, there was support for certain types of policies affecting influential determinants of physical activity such as the built environment (ie, provided they enabled rather than restricted choice) and school settings (ie, focusing on children and youth). Overall, the general public indicated stronger levels of support for more physical activity policy options than policy influencers. CONCLUSIONS: The authors' findings may be useful for health advocates in identifying support for evidence-based healthy public policies affecting more influential determinants of physical activity.
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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 | 0,005 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».