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Enregistrement W2077520126 · doi:10.1111/josh.12059

Nurses and Teachers: Partnerships for Green Health Promotion

2013· review· en· W2077520126 sur OpenAlexaboutno aff
Marguerite C. Sendall, John Lidstone, Mary Louise Fleming, Michelle Domocol

Notice bibliographique

RevueJournal of School Health · 2013
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueSchool Health and Nursing Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth promotionHealth educationOccupational health nursingSustainabilityPublic healthHealth policyNursingPromotion (chess)MedicinePublic relationsPolitical scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The term green health promotion is given to health promotion underpinned by the principles of ecological health and sustainability. Green health promotion is supported philosophically by global health promotion documents such as the 1986 Ottawa Charter for Health Promotion and the ecological public health movement. Green health promotion in schools means the practice, the principles of ecological health, and sustainability. METHODS: A literature review revealed a paucity of publications about green health promotion in schools. Literature about nurses and health promotion in schools is generally found in nursing publications. Literature about ecological sustainability in schools is mostly found in teaching publications. RESULTS: This article explores the nexus between nursing and health promotion, and teachers and ecological sustainability. Collaborative partnerships between health and education do not capitalize on programs such as Health Promoting Schools and the School Based Youth Health Nurse Program in Queensland, Australia. The authors consider how collaborative partnerships between health and education in schools can work toward green health promotion. CONCLUSION: Nursing's approach to health promotion and education's approach to ecological sustainability need to be aligned to enhance green health promotion in schools.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,500
Tête enseignante GPT0,590
Écart entre enseignants0,090 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations16
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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