Notice bibliographique
Résumé
Gesundheit ist keine Selbstverständlichkeit, sondern wird von Verhältnissen in der Umwelt, gesellschaftlichen Bedingungen, den psycho-physischen Voraussetzungen eines Individuums sowie individuellem Verhalten beeinflusst. Sie lässt sich daher laut der Ottawa Charta am besten dort fördern, wo Individuen arbeiten und leben, also in deren alltäglichen Lebenswelt, in sogenannten Settings (BMG nd). Um gesundheitsförderliche Initiativen zu verbinden, die Verbreitung von Kriterien der Qualitätssicherung ebenso wie den Austausch zu fördern, rief man gesundheitsfördernde settingbezogene Netzwerke ins Leben. Wenngleich derartige Netzwerke auch in Österreich seit dem Ende der 1980er Jahre bestehen, fand bisher kaum systematische Forschung zu diesem Themenbereich statt. Die vorliegende Arbeit will daher einen ersten Einblick in das Feld gesundheitsfördernder settingbezogener Netzwerke bieten und Gemeinsamkeiten bzw. Unterschiede beleuchten. Für den empirischen Teil dieser Masterarbeit wurden im Zeitraum von Dezember 2011 bis März 2012 acht qualitative Expertinnen-/Experteninterviews mit Vertreterinnen/Vertretern österreichischer settingbezogener Gesundheitsförderungsnetzwerke sowie des FGÖs und des Hauptverbandes der österreichischen Sozialversicherungsträger geführt. Die Auswertung des gewonnenen Datenmaterials erfolgte mittels inhaltlich strukturierender Inhaltsanalyse nach Mayring (2000). Das gewählte Verfahren geht bei der Kategorienbildung sowohl induktiv als auch deduktiv vor. Die Hauptkategorien der Analyse – Struktur, Ziele und Mitgliedschaft – entstammen daher der soziologischen Organisations- und Netzwerktheorie. Die Analyse des gewonnen Datenmaterials zeigte, dass zwischen den untersuchten Netzwerken erhebliche Unterschiede, aber auch viele Parallelen bestehen. So verfügen alle Netzwerke über eine zentrale Koordinationsstelle bzw. Steuergruppe, in der in den meisten Fällen auch relevante Stakeholder vertreten sind. Die größten Gemeinsamkeiten ließen sich im Hinblick auf die Ziele der Netzwerke ausmachen: Jedes der sechs Netzwerke ist bestrebt, die Implementierung von Gesundheitsförderung im jeweiligen Setting zu fördern, den Informationsfluss zwischen den einzelnen Mitgliedern zu unterstützen und das Thema Gesundheitsförderung auch im öffentlichen Diskurs zu verankern. Bei ihrer Tätigkeit sehen sich die Netzwerke mit zahlreichen Herausforderungen konfrontiert, die vielfach den besonderen Bedingungen und Strukturen der einbezogenen Settings entspringen. Mit der Schwierigkeit, Gesundheitsförderung langfristig, flächendeckend und qualitätsvoll umzusetzen sowie fehlenden personellen bzw. finanziellen Ressourcen sehen sich jedoch alle untersuchten Netzwerke konfrontiert.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».