HEALTH IMPACT ASSESSMENT PRACTICES AND THEIR INFLUENCE ON PUBLIC HEALTH IN MONTÉRÉGIE
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the effects of the collaborative Health Impact Assessment (HIA) model implemented in Monteregie, Quebec, on the development, adoption, and implementation of municipal projects incorporating health considerations. Nine HIA processes across nine territories were analyzed, involving 35 participants engaged at various stages. Using a cross-sectional design, data were collected through document analysis, semi-structured interviews, and on-site observations, guided by the six-step Contribution Analysis framework. Each HIA was assessed at least six months post-completion to evaluate its influence. Findings indicate varied outcomes. While participants gained new knowledge, the process had limited success in raising municipal actors’ awareness of health issues. HIAs primarily provided stakeholders with stronger arguments to advocate for health-focused actions within their councils. HIAs were often led by actors already aware of the importance of health promotion. Some recommendations were incorporated into planning documents, but reports more often remained supplementary rather than fully integrated into core planning materials. Nonetheless, many municipal actors continued to consider health implications in future policy and project planning. Key prerequisites for effective HIAs include engaged municipal actors aware of their impact on community health, existing municipal policies incorporating health considerations, and active municipal participation throughout the HIA process. This study highlights the complexity of factors influencing HIA effectiveness and underscores the unique dynamics within each process that shape its impact on municipal decision-making.
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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 | 0,011 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».