Health needs and public health functions addressed in French public health journals
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Our aim, as part of the collaborative study SPHERE (Strengthening Public Health Research in Europe), was to describe public health publications in the French language according to health needs and public health functions. METHOD: All articles published in six French public health journals, and one French/English language Canadian journal, over the period 1995-2004, were retrieved from three electronic databases. Original research articles were indexed by hand according to one main domain of health need, based on Global Burden of Disease categories, and into one of four public health functions. RESULTS: After removing duplicates, 3984 original research articles were identified. Only 51% could be allocated to a health needs code. Of these, 71% were about non-communicable diseases, 25% communicable, maternal and perinatal conditions and 5% injuries. This compared only moderately with the global burden of disease for France (84, 5 and 11%, respectively). The other articles addressed health determinants, such as behavioural or environmental exposures, or a methodological issue. Ninety-two percent of the articles could be assigned a public health function code. Health monitoring and health services research accounted for 80% of references from French journals. Only 9% of articles from French journals were related to prevention, which was lower than that in the Canadian journal (17%). Only 1% of articles dealt with legislation. CONCLUSION: The distribution of articles in French public health journals broadly follows the distribution of health needs. History and data availability may explain the extra research focus on communicable diseases and maternal and child health research. Injuries, and prevention, are topics which appear to be under-represented in French language journals.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,019 | 0,079 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,107 | 0,090 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,010 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».