The ‘healthy parks–healthy people’ movement in Canada: progress, challenges, and an emerging knowledge and action agenda
Notice bibliographique
Résumé
In this article, we outline progress and challenges in establishing effective health promotion tied to visitor experiences provided by protected and conserved areas in Canada.Despite an expanding global evidence base, case studies focused on aspects of health and well-being within Canada's protected and conserved areas remain limited.Data pertaining to motivations, barriers and experiences of visitors are often not collected by governing agencies and, if collected, are not made generally available or reported on.There is an obvious, large gap in research and action focused on the needs and rights of groups facing systemic barriers related to a variety of issues including, but not limited to, access, nature experiences, and needs with respect to health and well-being outcomes.Activation of programmes at the site level continue to grow, and Park Prescription programmes, as well as changes to the Accessible Canada Act, represent significant, positive examples of recent cross-sector policy integration.Evaluations of outcomes associated with HPHP programmes have not yet occurred but will be important to adapting interventions and informing cross-sector capacity building.We conclude by providing an overview of gaps in evidence and practice that, if addressed, can lead to more effective human health promotion vis-à-vis nature contact in protected and conserved areas in Canada.
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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 | 0,011 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,009 |
| Communication savante | 0,012 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».