Adoption of community-based strategies for sustainable vector control and prevention
Notice bibliographique
Résumé
Community engagement strategies provide tools for sustainable vector-borne disease control. A previous cluster randomized control trial engaged nine intervention communities in seven participatory activities to promote management of the domestic and peri-domestic environment to reduce risk factors for vector-borne Chagas disease. This study aims to assess the adoption of this innovative community-based strategy, which included chickens' management, indoor cleaning practices, and domestic rodent infestation control, using concepts from the Diffusion of Innovations Theory. We used questionnaires and semi-structured interviews to understand perceptions of knowledge gained, intervention adoption level, innovation attributes, and limiting or facilitating factors for adoption. The analysis process focused on five innovation attributes proposed by the Diffusion of Innovations Theory: relative advantage, compatibility, complexity, trialability, and observability. Rodent management was highly adopted by participants, as it had a relative advantage regarding the use of poison and was compatible with local practices. The higher complexity was reduced by offering several types of trapping systems and having practical workshops allowed trialability. Observability was limited because the traps were indoors, but information and traps were shared with neighbors. Chicken management was not as widely adopted due to the higher complexity of the method, and lower compatibility with local practices. Using the concepts proposed by the Diffusion of Innovations Theory helped us to identify the enablers and constraints in the implementation of the Chagas vector control strategy. Based on this experience, community engagement and intersectoral collaboration improve the acceptance and adoption of novel and integrated strategies to improve the prevention and control of neglected diseases.
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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 | 0,014 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».