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Enregistrement W2029708668 · doi:10.1177/1757975910394035

Evidence-based health promotion: an emerging field

2011· article· en· W2029708668 sur OpenAlexaffabout
Carl-Étienne Juneau, Catherine M. Jones, David V. McQueen, Louise Potvin

Notice bibliographique

RevueGlobal Health Promotion · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueCommunity Health and Development
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublic relationsAcknowledgementHealth promotionEvidence-based practiceCharterPsychological interventionPromotion (chess)Relevance (law)Political scienceMedicineNursingPoliticsPublic healthAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is much debate around the use of evidence in health promotion practice. This article aims to sharpen our understanding of this matter by reviewing and analyzing the 26 case studies presented in this special issue. These case studies suggest that health promotion practitioners are using a wide range of research evidence in interventions for high-risk individuals, entire populations, and vulnerable groups according to all five strategies for action described in the Ottawa Charter for Health Promotion. In nearly every case, practitioners had to mediate and adapt research evidence for their case. Eight key levers helped practitioners embed research evidence into practice: local and cultural relevance of the evidence, community capacity-building, sustained dialogue from the outset with all stakeholders, established academic-supported partnerships, communication that responds to organizational and political readiness, acknowledgement and awareness of gaps between evidence and practice, advocacy, and adequate earmarked resources. These case studies provide some evidence that there is an evidence-based health promotion, that this evidence base is broad, and that practitioners use different strategies to adapt it for their case.

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)0,274
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,300
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,274
Score d'incertitude au seuil0,895

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2740,300
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,003
Bibliométrie0,0180,024
Études des sciences et des technologies0,0060,051
Communication savante0,0410,043
Science ouverte0,0070,014
Intégrité de la recherche0,0250,026
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,421
Tête enseignante GPT0,527
Écart entre enseignants0,106 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations37
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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