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Record W2951282109 · doi:10.71781/1073

Obesity prevention policies : the art and science of ending an epidemic

2018· dissertation· en· W2951282109 on OpenAlexaboutno aff
Jacqueline Wassef

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2018
Typedissertation
Languageen
FieldHealth Professions
TopicObesity and Health Practices
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsObesityGerontologyMedicinePolitical scienceEnvironmental healthPathology

Abstract

fetched live from OpenAlex

La recherche sur le processus politique en relation avec la prévention de l'obésité s’appuie rarement sur des fondements théoriques. La plupart des études présentées dans la littérature ne parviennent pas à expliquer les décisions politiques. Les réponses aux questions sur le comment et le pourquoi de l'élaboration des politiques demeurent méconnues. En raison de l'attention politique accrue au phénomène de la « globésité », de nombreux gouvernements ont tenté d'intervenir pour arrêter ou inverser le cours de l'épidémie de l’obésité. Un écart est évident entre les recommandations et le contexte politique qui prévaut en raison de la « cacophonie politique » qui caractérise celle de l'obésité. Nous avons mené une étude de cas pour expliquer l’élaboration et l'adoption du plan d'action gouvernemental (PAG) sur la prévention des problèmes reliés au poids et la promotion de saines habitudes de vie, adopté en 2006 sur une durée de six ans au Québec, Canada. Nous avons élaboré un cadre conceptuel innovant combinant le cadre des coalitions plaidantes avec un modèle d'analyse politique basé sur la théorie de l'acteur stratégique. Nous avons mené des entrevues semi-dirigées et ouvertes avec des informateurs clés de divers ministères et institutions gouvernementales et non gouvernementales impliqués dans le plaidoyer et l’élaboration du PAG. Les documents relatifs à la politique ont complété nos sources de données. Nos résultats ont montré que l'adoption de la politique était le résultat de facteurs politiques et contextuels interdépendants et d'événements majeurs, associés à des politiques et stratégies axées sur les objectifs qui ont contribué à un accord négocié entre les coalitions. L'ensemble du processus a été influencé par l'utilisation systématique des connaissances par les coalitions et l'apprentissage au sein de forums délibératifs démocratiques qui a contribué à surmonter la « cacophonie politique ». Le plaidoyer d’un groupe de réflexion a fait avancer le processus en modifiant le discours dominant sur la politique et en sensibilisant les parties prenantes. Les théories du processus politique sont des outils puissants pour étudier la complexité de la prise de décision, expliquer le changement de politique ainsi que l'inaction face aux problèmes complexes. Il est nécessaire de mieux outiller les acteurs des politiques de santé publique pour qu'ils comprennent mieux le processus d'élaboration des politiques. Cette étude de cas informera les décideurs, les bureaucrates, les professionnels de la santé publique et autres professionnels intéressés à faire progresser les politiques de prévention de l'obésité. Les recherches futures devraient viser à promouvoir une analyse prospective de l'élaboration des politiques pour mieux en influencer le plaidoyer et, ainsi, faire progresser le processus politique. La comparaison de politiques similaires entre les provinces et de politiques différentes, mais interdépendantes au sein d'une même province est une autre avenue prometteuse pour la future recherche sur les processus politiques.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.026
metaresearch head score (Gemma)0.038
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: Theoretical or conceptual
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.986
Threshold uncertainty score0.139

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0260.038
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0040.004
Science and technology studies0.0060.036
Scholarly communication0.0140.015
Open science0.0030.007
Research integrity0.0060.010
Insufficient payload (model declined to judge)0.0090.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.027
GPT teacher head0.333
Teacher spread0.305 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designTheoretical or conceptual
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Citations0
Published2018
Admission routes1
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