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Enregistrement W1209009906 · doi:10.25365/thesis.23736

Gesundheitsfördernde settingsbezogene Netzwerke in Österreich

2012· article· de· W1209009906 sur OpenAlexaboutno aff
Johanna Holzner

Notice bibliographique

RevueUniversity of Vienna · 2012
Typearticle
Languede
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth and Medical Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,682
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,060
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,295 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2012
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