Culture as a variable in health research: perspectives and caveats
Notice bibliographique
Résumé
To augment the rigor of health promotion research, this perspective article describes how cultural factors impact the outcomes of health promotion studies either intentionally or unintentionally. It proposes ways in which these factors can be addressed or controlled in designing studies and interpreting their results. We describe how variation within and across cultures can be considered within a study, e.g. the conceptualization of research questions or hypotheses, and the methodology including sampling, surveys and interviews. We provide multiple examples of how culture influences the interpretation of study findings. Inadequately accounting or controlling for cultural variations in health promotion studies, whether they are planned or unplanned, can lead to incomplete research questions, incomplete data gathering, spurious results and limited generalizability of the findings. In health promotion research, factors related to culture and cultural variations need to be considered, acknowledged or controlled irrespective of the purpose of the study, to maximize the reliability, validity and generalizability of study findings. These issues are particularly relevant in contemporary health promotion research focusing on global lifestyle-related conditions where cultural factors have a pivotal role and warrant being understood.
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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 | 0,178 | 0,243 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,028 |
| Communication savante | 0,012 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».