Monitoring policy and actions on food environments: rationale and outline of the INFORMAS policy engagement and communication stategies
Notice bibliographique
Résumé
The International Network for Food and Obesity/non-communicable \ndiseases Research, Monitoring and Action Support (INFORMAS) proposes \nto collect performance indicators on food policies, actions and \nenvironments related to obesity and non-communicable diseases. This \npaper reviews existing communications strategies used for performance \nindicators and proposes the approach to be taken for INFORMAS. \nTwenty-seven scoring and rating tools were identified in various fields \nof public health including alcohol, tobacco, physical activity, infant \nfeeding and food environments. These were compared based on the \ntypes of indicators used and how they were quantified, scoring methods, \npresentation and the communication and reporting strategies used. \nThere are several implications of these analyses for INFORMAS: the \nratings/benchmarking approach is very commonly used, presumably \nbecause it is an effective way to communicate progress and stimulate \naction, although this has not been formally evaluated; the tools used \nmust be trustworthy, pragmatic and policy-relevant; multiple channels \nof communication will be needed; communications need to be tailored \nand targeted to decision-makers; data and methods should be freely \naccessible. The proposed communications strategy for INFORMAS has \nbeen built around these lessons to ensure that INFORMAS’s outputs \nhave the greatest chance of being used to improve food environments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».