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Enregistrement W4387077395 · doi:10.1111/obr.13623

Co‐creating obesity prevention policies with youth: Policy ideas generated through the CO‐CREATE project

2023· article· en· W4387077395 sur OpenAlexaff
Kaitlin Conway‐Moore, Cécile Knai, Diane T. Finegood, Lee M. Johnston, Hannah Brinsden, Anaely Aguiar, Birgit Kopainsky, Furkan Önal, Arnfinn Helleve, Knut‐Inge Klepp, Nanna Lien, Aleksandra Łuszczyńska, Ana Isabel Rito, Alfred Mestad Rønnestad, Madeleine Ulstein, Laurence Blanchard, Natalie Savona, Harry Rutter

Notice bibliographique

RevueObesity Reviews · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal Public Health Policies and Epidemiology
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesHorizon 2020 Framework ProgrammeEuropean Commission
Mots-clésAction (physics)OverweightParticipatory action researchPolicy learningCitizen journalismObesityIntervention (counseling)PsychologyComputer scienceProcess managementPolitical sciencePublic relationsBusinessSociologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite growing recognition of the importance of applying a systems lens to action on obesity, there has only been limited analysis of the extent to which this lens has actually been applied. The CO-CREATE project used a youth-led participatory action research approach to generate policy ideas towards the reduction of adolescent overweight and obesity across Europe. In order to assess the extent to which these youth-generated policy ideas take a systems approach, we analyzed them using the Intervention Level Framework (ILF). The ILF ascribes actions to one of five system levels, from Structural Elements, the least engaged with system change, up to Paradigm, which is the system's deepest held beliefs and thus the most difficult level at which to intervene. Of the 106 policy ideas generated by young people during the CO-CREATE project, 91 (86%) were categorized at the level of Structural Elements. This emphasis on operational rather than systems level responses echoes findings from a previous study on obesity strategies. Analyzing the distribution of systems level responses using the ILF has the potential to support more effective action on obesity by allowing identification of opportunities to strengthen systems level responses overall.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,226
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,002

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.

Tête enseignante Opus0,117
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,265 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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