Policy influencer support for active transportation policy in two Canadian provinces: Implications for advocacy
Notice bibliographique
Résumé
Active travel or transportation (AT) is recognized for its growing potential to improve the health and wellbeing of Canadians. AT policy helps to promote active commuting by reducing barriers, such as through the development of infrastructure and reducing traffic. As policy influencers are important gatekeepers who can promote or impede policy, this research explores policy influencer support for AT policy in two Canadian provinces. The Chronic Disease Prevention Survey has examined policy influencer and general public support for healthy public policy options since 2009. The 2019 iteration surveyed policy influencers in Alberta (n = 248) and Manitoba (n = 115) working in government and non-government organizations. These policy influencers were asked to indicate their level of support for eight AT policy options and demographic information. Descriptive statistics were used to analyze support for AT policy options and demographics. Different levels of support between policy influencers by province and group were determined by a two-sided Pearson's chi-squared test. Respondents indicated high levels of support across all policy influencer groups. Four policy options demonstrated significantly lower support among Alberta respondents compared to Manitoba. Respondents in government and non-government groups reported similar levels of support for all but one policy option (Ensure municipalities establish minimum standards for health promoting environments that developers need to address; 78.3% vs. 91.2% respectively). Overall levels of support for active school transportation were high across respondent groups (average 96.0%). By understanding the current levels of support, advocates can appropriately garner support and tailor advocacy plans. Key takeaways: (1) school-based policies could be a quick win for AT advocates and (2) work is needed to build support for more intrusive but impactful AT policy options. Overall, the high levels of support by policy influencer respondents across most AT policy options indicate a potential policy window for advocates.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».