Enjeux de la pratique en évaluation d’impact sur la santé : observations sur l’expérimentation de cette démarche au Québec
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The Quebec Government Policy of Prevention in Health incited several regional Public health departments (PHD) to initiate health impact assessment (HIA) as a way to strengthen collaboration with municipal decision makers and improve their projects of urban planning projects. This article presents the main HIA implementation issues encountered in the last two years and the solutions applied or envisaged. METHOD: The documentation of the issues is based on the observations of HIA experts drawn from working sessions with practitioners from different regional PHDs and from the activities of a community of practice. RESULTS: Five issues have been identified : appropriation of the HIA process and new skills, support and collaboration of municipal partners, intersectoral work, access to expertise and evidence as well as HIA funding. DISCUSSION: A common implementation framework offering different tools, a scientific support and a vibrant community of practice will help to develop skills of practitioners and capacities of their respective organizations. These solid foundations will increase the credibility and relevance of HIA for municipal partners. CONCLUSION: An in-depth evaluation will be carried out at the end of the experiment to examine the relevance, feasibility and acceptability of HIA and to better understand the conditions necessary for a successful integration of this practice in various contexts. It will make it possible to assess whether the services and instrumentation made available to practitioners are useful or how they can be improved.
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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».