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Enregistrement W2015976543 · doi:10.1590/s0034-71672011000500002

Embodying 'health citizenship' in health knowledge to fight health inequalities

2011· article· en· W2015976543 sur OpenAlexaffabout
Danielle Groleau

Notice bibliographique

RevueRevista Brasileira de Enfermagem · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal Public Health Policies and Epidemiology
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth promotionCitizenshipHealth careHealth policyArgument (complex analysis)Public relationsInequalityHealth educationHealth literacyNursingContext (archaeology)Health equityPolitical scienceSociologyMedicinePublic healthGeographyPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper wishes to contribute to the debate around citizen participation in health system decision-making that has been present internationally for the last 30 years. I argue that if we aim to change health inequalities, health professionals and planners need to understand the illness and health service experience of citizens. The concept of 'health citizenship' introduced here refers to health knowledge that integrates the lay knowledge of patients and that this integration is translated into health actions such as clinical communication and the planning of health care, programs, and policy. We illustrate our argument with the two cases: health literacy and the promotion of breastfeeding in a Canadian population living in context of poverty. This paper then concludes by addressing the leadership role, Brazilian graduate nursing schools can play in promoting 'health citizenship' and by doing so, contribute to fight health inequalities.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,356
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,161
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,215 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations11
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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