MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1618486744 · doi:10.4000/communiquer.304

Implication des partenaires dans la campagne québécoise de promotion de la santé « Défi Santé 5/30 »

2009· article· fr· W1618486744 sur OpenAlexaffabout
Guillaume Martel, Lise Renaud, Monique Caron-Bouchard, Louis Gagnon, Marie-Claude Pelletier

Notice bibliographique

RevueRevue internationale de communication sociale et publique · 2009
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Sciences and Governance
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cette étude porte sur la gestion des partenariats en promotion de la santé et s’inscrit dans une étude de cas du « Défi Santé 5/30 ». Cette campagne québécoise multimédia promouvant de saines habitudes d’alimentation, d’activité physique et de maintien/modification du poids, de douze semaines, s’est déroulée en 2005. Le but de notre article est de : 1) décrire les acteurs de la campagne et leur implication ; 2) relever l’interaction entre ces acteurs pendant le déroulement du « Défi Santé 5/30 » ; 3) proposer un paradigme permettant d’identifier les facteurs influençant les relations partenariales. Différents types d’acteurs sont intervenus durant la campagne : un organisme instigateur (gouvernement du Québec), un organisme responsable (ACTI-MENU), un partenaire médiatique principal (Quebecor inc.) et des partenaires financiers, de caution et de relais-terrain (de missions diverses mais reliées à la santé). Les interactions entre organismes et partenaires ont davantage évolué sous le signe de la coopération que de la collaboration ou de la coalescence. Divers facteurs ont influencé les interactions entre les acteurs impliqués dans l’organisation de cette campagne (culturel, éthique, organisationnel/contractuel et de gestion).

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,108
Score d'incertitude au seuil0,216

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0080,004
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,339 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueRevue internationale de communication sociale et publiqueMême sujetSocial Sciences and GovernanceTravaux en français237 207