Scale-Up and Scale-Out of a Gender-Sensitized Weight Management and Healthy Living Program Delivered to Overweight Men via Professional Sports Clubs: The Wider Implementation of Football Fans in Training (FFIT)
Notice bibliographique
Résumé
Increasing prevalence of obesity poses challenges for public health. Men have been under-served by weight management programs, highlighting a need for gender-sensitized programs that can be embedded into routine practice or adapted for new settings/populations, to accelerate the process of implementing programs that are successful and cost-effective under research conditions. To address gaps in examples of how to bridge the research to practice gap, we describe the scale-up and scale-out of Football Fans in Training (FFIT), a weight management and healthy living program in relation to two implementation frameworks. The paper presents: the development, evaluation and scale-up of FFIT, mapped onto the PRACTIS guide; outcomes in scale-up deliveries; and the scale-out of FFIT through programs delivered in other contexts (other countries, professional sports, target groups, public health focus). FFIT has been scaled-up through a single-license franchise model in over 40 UK professional football clubs to 2019 (and 30 more from 2020) and scaled-out into football and other sporting contexts in Australia, Canada, New Zealand, England and other European countries. The successful scale-up and scale-out of FFIT demonstrates that, with attention to cultural constructions of masculinity, public health interventions can appeal to men and support them in sustainable lifestyle change.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».