Implementation evaluation of a pilot project addressing issues at the human–dog interface in a northern indigenous community
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In 2020, the Kuujjuaq Dog Project (KDP) was operationalized in the Northern Village of Kuujjuaq (Québec, Canada) to mitigate issues at the human–dog interface. Differing from previous interventions in its EcoHealth approach, it provided veterinary services, educational components (school workshops and Facebook posts) and strengthened local dog control measures. In 2022, an implementation evaluation assessed its quality of its delivery, differentiation, adaptations and the community’s responsiveness. The study followed key principles of the One Health approach and a mixed-methods design, combining a survey of 74 participants and individual interviews with 10 key stakeholders and 25 other community members. Analysis confirmed the relevance of the KDP, highlighting its innovative nature compared to previous dog-related interventions in northern Québec. Awareness of and exposure to the KDP’s components varied considerably between veterinary services (89%), Facebook posts (55%) and school workshops (27%). Global exposure to both the veterinary services and educational components was lower among Inuit, men and non-dog owners (not statistically significant). Barriers and facilitators to implementation included long-term engagement of stakeholders and building meaningful partnerships with local stakeholders. Beside supporting the future evolution of the KDP, this study fills knowledge gaps on how to successfully implement integrated, participatory interventions in northern Indigenous communities.
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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 | 0,020 | 0,011 |
| 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 | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».