Designing Men’s Health Programs: The 5C Framework
Notice bibliographique
Résumé
Men are less likely than women to access or engage with a range of generic health programs across a diversity of settings. Designing health programs that mitigate barriers associated with normative ideals of masculinity has been widely viewed as a key factor in how health systems should respond, but strategies to engage men have often narrowly conceptualized male health behavior and risk inadvertently reinforcing negative and outdated gender stereotypes. Currently absent from the men's health literature is practical guidance on gender-transformative approaches to men's health program design-those which seek to quell harmful gender norms and purposefully promote health equity across wide-ranging issues, intervention types, and service contexts. In this article, we propose a novel conceptual model underpinned by gender-transformative goals to help guide researchers and practitioners tailor men's health programs to improve accessibility and engagement. The "5C framework" offers key considerations and guiding principles on the application of masculinities in program design irrespective of intervention type or service context. By detailing five salient phases of program development, the framework is intended as a designate approach to the design of accessible and engaging men's health programs that will foster progressive changes in the ways in which masculinity can be interpreted and expressed as a means to achieve health for all.
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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 | 0,027 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,032 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».