Implementing A Winter Wellness University Program: A Community Health Nursing Project
Notice bibliographique
Résumé
To improve the health and wellness of students, faculty and staff in a university setting, the authors developed and implemented a four-week health and wellness challenge project based on the application of the Population Health Promotion Model and the Community as Partner model to each of the steps of the community health nursing process. The purpose of this paper is to describe this community health improvement project, The Winter Wellness Challenge (WWC), which involved one university faculty in Western Canada. The entire project, which occurred over a 3-month period, included the following elements: a community health assessment of the community where the university was situated, which was initiated via a windshield survey, self-evaluated health status of program participants done via Survey Monkey prior to the start of the WWC program, the four-week intervention, and a post-intervention survey. In addition, key informant interviews were conducted with 21 participants after completion of the WWC to solicit participants’ feedback about the utility of the project and to seek recommendations to improve future WWCs. The salient findings showed improvement in social support, duration of sleep, and stress level. From the participants’ perspective, the greatest improvement was in physical and nutritional wellness. The participants advocated for continuing implementation of the challenge in the future. Recommendations for improving the WWC were also provided.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».