Elusive boundaries: using an attribute framework to describe systems for population physical activity promotion
Notice bibliographique
Résumé
The cost of physical inactivity is alarming, and calls for whole-of-system approaches to population physical activity promotion (PPAP) are increasing. One innovative approach to PPAP is to use a framework of interdependent attributes and associated dimensions of effective systems for chronic disease prevention. Describing system boundaries can be an elusive task, and this article reports on using an attribute framework as a first step in describing and then assessing and strengthening a provincial system for PPAP in British Columbia, Canada. Interviews were conducted with provincial stakeholders to gather perspectives regarding attributes of the system. Following this, two workshops were facilitated to document important stories about the current system for PPAP and link story themes with attributes. Results from interviews and workshops were summarized into key findings and a set of descriptive statements. One hundred and twenty-one statements provide depth, breadth and scope to descriptions of the system through the lens of an adapted framework including four attributes: (i) implementation of desired actions, (ii) resources, (iii) leadership and (iv) collaborative capacity. The attribute framework was a useful tool to guide a whole-of-system approach and turn elusive boundaries into rich descriptors of a provincial system for PPAP. Immediate implications for our research are to translate descriptive statements into variables, then assess the system through group model building and identify leverage points from a causal loop diagram to strengthen the system. Future application of this approach in other contexts, settings and health promotion and disease prevention topics is recommended.
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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 | 0,012 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,016 |
| Communication savante | 0,009 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».