MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4205659902 · doi:10.18666/jpra-2021-11007

Applying Systems Thinking Approaches to Address Preventive Health Factors through Public Parks and Recreation Agencies

2022· article· en· W4205659902 sur OpenAlexaboutno aff
Teresa L. Penbrooke, Michael B. Edwards, Jason N. Bocarro, Karla Henderson, J. Aaron Hipp

Notice bibliographique

RevueJournal of Park and Recreation Administration · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePublic Health Policies and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRecreationAgency (philosophy)Public relationsPublic healthBusinessDelphi methodEnvironmental healthMedicinePolitical scienceSociologyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Within the United States parks and recreation agencies (P&R) manage public facilities, spaces, lands, and recreation programs. Public health (PH) evidence has increasingly pointed to local public P&R agencies as critical for promoting preventive health. Programs and strategies are available, but most P&R agencies have limited resources and lack local knowledge on which to base actions. However, the research base is growing. The global research question has shifted from asking IF P&R agencies can positively affect PH factors, to HOW they can best do so with limited resources.This research adapted a systems theory approach to how local public P&R agencies are addressing health factors. Methods included a literature review along with iterative exploration through a three-stage Delphi panel study with 17 P&R agency Expert Panelists in the U.S and Canada. Panelists were identified through a waterfall selection process. Each had at least three years of senior administration experience with interest in addressing PH factors.The study explored which preventive factors appear to be most modifiable by P&R. Results indicated increased physical activity, improved nutrition, enhanced safety or perception of safety, increased social and parental engagement, improved transportation and access to locations (especially nature), and cessation or reduced overconsumption of tobacco and alcohol. However, the priority of factors varies by community, and the continuing challenge is determining the priority of the factors for agencies and their partners to address. Community-specific data are not typically readily available to P&R agencies. Programs, strategies, internal methods, policies, and documents utilized by agencies were collected. Thirty-one related national initiatives (programs) were identified and ranked by the panelists.Key common strategies for P&R were identified. Results indicated a need to focus strategies on leadership and adequate funding to create a strong organizational culture of systematic assessment for addressing PH through allocation of P&R staff and financial resources. Systems thinking analysis and strategies can improve outcomes for cultural ethics of inclusion and equity, equitable access to assets and programs, collaboration with other partners, utilization of crime prevention and environmental design strategies, increased health promotions and education, and centralized tracking and evaluation of feasible measures.Implications for research include needs for additional validation and dissemination of research, evidence-based tools, and proven methods. There continues to be a strong need to help address gaps in knowledge transfer between research and practice realms. Management implications suggest methods for practice to enhance systems-thinking approaches for better preventive health outcomes through P&R in communities.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,327
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,299
Tête enseignante GPT0,441
Écart entre enseignants0,142 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Park and Recreation AdministrationMême sujetPublic Health Policies and EducationTravaux en français237 207