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Enregistrement W3098378766 · doi:10.71781/26228

The adoption of sustainable menu practices in healthcare institutions in Quebec : a study of feasibility

2019· dissertation· en· W3098378766 sur OpenAlexfundaboutno aff
Béatrice Dagenais

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2019
Typedissertation
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEnvironmental Sustainability in Business
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversité de MontréalMitacs
Mots-clésHealth careBusinessMarketingEconomic growthEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Problématique : La société québécoise affiche un intérêt marqué vers des systèmes alimentaires durables, visant à maintenir la santé humaine et de la planète par l’entremise des aliments nutritifs, tout en favorisant le développement économique et social. Dans cette perspective, les gestionnaires de services alimentaires d’établissements de santé peuvent privilégier des pratiques de menus durables (PMD). Peu de recherches existent sur les PMD dans ce contexte, et il s’avère donc important d’étudier leur faisabilité dans les établissements de santé québécois. Objectif : Cette étude vise à évaluer la faisabilité de l’adoption de PMD dans les services alimentaires des établissements de santé québécoises. Méthodologie : Suivant une approche d’application de connaissances intégrée et en partenariat avec le programme Nourrir la Santé (Fondation McConnell), une étude qualitative a été réalisée au moyen d’entretiens individuels semi-dirigés auprès de dix-sept gestionnaires de services alimentaires, recrutés par échantillonnage intentionnel dans dix des trente établissements de santé du Québec. La théorie révisée de la diffusion des innovations, décrivant les neuf déterminants principaux liés aux processus de diffusion d’une innovation (les PMD) dans un système social complexe (les organisations de santé), a structuré la collecte et l’analyse des données. Résultats : Les gestionnaires rapportent être motivés par les PMD. Toutefois, la mise en oeuvre d’actions concrètes s’avère difficile par manque de priorisation organisationnelle. Les défis, plus nombreux que les éléments facilitateurs, incluent la complexité perçue des PMD, le contexte du système de santé, le manque considérable de ressources et l’absence de politiques claires du Ministère de la Santé. Pour une meilleure adoption des PMD, les gestionnaires de services alimentaires ont besoin d’un soutien organisationnel accru, des directives ministérielles claires et plus de collaboration entre tous les acteurs du système alimentaire. Discussion : Cette recherche contribue à une compréhension approfondie de l’expérience de gestion en matière d’adoption de PMD dans divers contextes régionaux et institutionnels. Les résultats suggèrent un besoin de création de partenariats, ainsi que du soutien et des stratégies pouvant éliminer les barrières principales à l’adoption de PMD.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,479

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0070,004
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,213 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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