\nLessons learned through a pan-Canadian engagement of policy makers, practitioners and researchers focused on youth health: The Youth Excel CLASP approach \n
Notice bibliographique
Résumé
This session will provide participants with the opportunity to reflect and discuss lessons learned from an initiative called Youth Health Collaborative: ‘Excelerating’ evidence-informed action (Youth Excel), that aimed to better understand and build capacities for community monitoring and knowledge exchange to advance youth health goals. The project had seven provincial partners (BC, AB, MB, ON, NB, NL, PE) and two national partners (Pan-Canadian Joint Consortium for School Health (JCSH), with the Propel Centre for Population Health Impact at the University of Waterloo undertaking the role of secretariat. Youth Excel’s initial vision is to: as part of routine practice, all federal, provincial, and territorial jurisdictions in Canada convene leaders in policy, practice, research, evaluation and youth themselves, to jointly set priorities a) for action (i.e., to determine what interventions are most promising) and b) to learn from action (i.e., to determine which individual interventions or mix of interventions will be studied formally). Collective, participatory agenda setting was through provincial and national forums and peer learning was evident across jurisdictions. New models for Knowledge Development and Exchange were developed in three ‘case-study’ provinces and Core Indicators and Measures (CIM) were developed for physical activity, tobacco control and healthy eating. In order to evaluate the effectiveness of this approach, 12 interviews were conducted with policy makers, practitioners and researchers and the data were analyzed using a multi-stage thematic approach. Findings indicated that success is predicated on building trust, paying attention to language, strategic leadership, vision and funding. It was also evident that considerable work needs to be done to advance critical issues of youth health.
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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 | 0,027 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,025 | 0,011 |
| Communication savante | 0,014 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,003 |
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 ».