From Understanding to Impactful Action: Systems Thinking for Systems Change in Chronic Disease Prevention Research
Notice bibliographique
Résumé
Within the field of chronic disease prevention, research efforts have moved to better understand, describe, and address the complex drivers of various health conditions. Change-making is prominent in this paper, and systems thinking and systems change are prioritised as core elements of prevention research. We report how the process of developing a theory of systems change can assist prevention research to progress from understanding systems, towards impactful action within those systems. Based on Foster-Fishman and Watson’s ABLe change framework, a Prevention Systems Change Framework (PSCF) was adapted and applied to an Australian case study of the drivers of healthy and equitable eating as a structured reflective practice. The PSCF comprises four components: building a systemic lens on prevention, holding a continual implementation focus, integrating the systemic lens and implementation focus, and developing a theory of change. Application of the framework as part of a systemic evaluation process enabled a detailed and critical assessment of the healthy and equitable eating project goals and culminated in the development of a theory of prevention systems change specific to that project, to guide future research and action. Arguably, if prevention research is to support improved health outcomes, it must be more explicitly linked to creating systems change.
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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 | 0,083 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,061 |
| Communication savante | 0,021 | 0,026 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».