Capabilities, opportunities, motivations, and practices of different sector professionals working on community environments to improve health
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: With rising healthcare costs in Canada from chronic conditions, individual behaviour change interventions in the clinical settings need to be complemented by a determinants of health approach, where multi-sector professionals assist in the creation of healthier community environments. This study sought to gain insights into capabilities, opportunities, motivations, and behaviours (COM-B) of Canadian multi-sector professionals for working together to improve built environments (BE) for health. METHODS: A cross-sectional study was conducted with 61 multi-sector professionals. A 49-item questionnaire measuring constructs of COM-B for healthy BE practices was administered. RESULTS: Public health (PH) professionals were more motivated by personal interest/values in healthy BE and the presence of scientific evidence on BE design health impacts as compared with planning and policy/program development (PPD) professionals. Planning professionals were more likely to be motivated by healthy BE legislation/regulations/codes than PPD professionals. The practice of taking responsibility for the inclusion of healthy features into BE designs was reported more often by planning and other professionals compared to PH professionals. Results trended towards significance for opportunities as a predictor of healthy BE practices among all professionals. CONCLUSION: Though motivators vary among different sector professionals, opportunities may be the most important driver of healthy BE practices and potentially a target to improve multi-sector professional practices in Canada. Future research should confirm findings of this first study of professional practice drivers guided by a theoretical behaviour change framework.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».