Advocating for Change: Lessons Learned from Ontario’s Quest for a Renewed Dementia Strategy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Dementia has been labelled a public health priority by the WHO; with prevalence expected to triple over the next 30 years, urgent, whole‐of‐government action is needed to prepare for unprecedented strains on our health, home, and long‐term care systems. This session will focus on the experiences of Ontario, Canada’s largest province, detailing how government, private, and not‐for‐profit stakeholders can collaborate to influence policy. The effectiveness of policy networks as a tool to create policy change, specifically in the dementia space, will be examined using Ontario as an example. Learning outcomes will include a better understanding of how public institutions make decisions, what guides a policy agenda and how to influence such, how to create a sense of urgency, defining ageing as a problem worthy of public consideration, and evaluating the success of advocacy efforts. Participants will be encouraged to consider networks they can join and/or form in their respective jurisdictions, and how they can contribute personally and/or professionally to advocacy efforts. Examples of successful advocacy initiatives in Ontario will be examined. These include public campaigns leading up to and during the 2022 Ontario general election; the Roadmap Towards a Renewed Ontario Dementia Strategy ( www.alzheimer.ca/on/roadmap ); and the Ontario Dementia Care Alliance ( https://alzheimer.ca/on/en/take‐action/policy‐advocacy/ontario‐dementia‐care‐alliance ).
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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 | 0,028 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,036 | 0,022 |
| Communication savante | 0,020 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».