Promoting Health in a Rural Community in the Basque Country by Leveraging Health Assets Identified through a Community Health Diagnosis
Notice bibliographique
Résumé
Salutogenesis focuses on factors that generate health and is a useful construct for identifying factors that promote health and for guiding activities to this end. This article describes health assets identified in a community diagnosis and how to leverage them with actions for improvement to deepen the understanding of this concept and its impact on health promotion. An intervention strategy was designed following the principles of participatory action research (PAR). The study was carried out in Mañaria (Basque Country, Spain) using semi-structured and in-depth interviews, participant observation, desk review, and photographs, alongside different participatory strategies. Twenty-six women were interviewed, 21 of whom were community inhabitants, and five were key informants who worked in public or private institutions. Participant recruitment stopped when data saturation was reached. Data were analysed through discourse analysis, progressive coding, and categorisation. Six meta-categories emerged, and for each of these categories, health assets were identified together with actions to improve the community’s health. The latter were presented by the community to the authorities to trigger specific actions towards improving the health of the community. Identification of health assets led to different actions to improve the health of the community including improving the existing physical and social environments, personal and group skills, and the promotion of physical, social, emotional and cultural well-being.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».