The Multiple Dimensions of Participation: Key Determinants of Nutrition Intervention Outcomes
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Nutrition research benefits from broad and intensive participation by stakeholders. The articles in this series demonstrate that understanding participation is complex because it incorporates the dimensions of stakeholders, activity, time, and intensity. Early involvement in research can help prioritize the problems to be addressed, refine the specific research question, and determine acceptable community-based approaches to be used in an intervention. The included studies examined the construct of participation and the diverse means by which it can be measured. They demonstrated how knowledge gained from early participation influenced the direction of interventions and increased relevancy for the community. The researchers assessed participation intensity during the intervention phase to help explain project outcomes and provide estimates of the magnitude of the effect that could be achieved if high-level participation of stakeholders was universal. In addition, participation in the analysis process was a key component of some of the articles in this series, demonstrating the richness of understanding that can be obtained through collaborative analyses. The included papers provide insight into how to define and measure participation, how to explore approaches to encourage participation of direct and indirect beneficiaries, and how participation at different time points and by different stakeholders can validate and support interventions and enhance effectiveness. As such, the series serves as a valuable reference to researchers, program and policy designers, implementers, and evaluators to increase the benefits of community-based interventions for nutrition outcomes.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle