Using Collective Impact for intersectoral action in rural Northern Ontario: Two case studies
Notice bibliographique
Résumé
SETTING: Timiskaming District in Northern Ontario has a population of 32,394 people across 24 municipalities, two unincorporated areas, and four First Nations. During the time of these case studies, public health services were provided by the Timiskaming Health Unit, one of 34 local public health agencies in Ontario. INTERVENTION: To address local public health priorities in this rural region, the Timiskaming Health Unit implemented the Collective Impact framework, establishing governance structures for two initiatives: the Timiskaming Community Safety and Wellbeing Plan (CSWB) and Timiskaming Drug and Alcohol Strategy (TDAS). Acting as the backbone organization, the Health Unit facilitated a common agenda, shared progress measures, and coordinated mutually reinforcing activities. OUTCOMES: The 2023 CSWB Plan, co-funded by all 24 municipalities, established a steering committee and three working groups to address safety and well-being goals. TDAS, launched in 2022, engages over 20 organizations and community members through a steering committee and four working groups. Deliverables include public events, navigational resources, social marketing campaigns, capacity building, new health infrastructure, improved collaboration, and advocacy for healthy public policy. IMPLICATIONS: These initiatives demonstrate how local public health units can use the Collective Impact framework to address complex rural public health challenges. By integrating a continuous learning approach, implementation can integrate knowledge to foster collaboration that leads to community engagement and policy change. However, sustainable funding is critical for supporting collaborative governance and mitigating challenges like limited rural data availability.
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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 | 0,010 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,035 | 0,014 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».