Concepts and approaches in the evaluation of health promotion
Notice bibliographique
Résumé
The demands and tensions surrounding evidence-based policy (EBP) as part of results-based management have frequently indicated a gap between these concepts and the complex nature of health promotion interventions. This article discusses the challenges associated with the conceptual field of Health Promotion and the requirements for "proof" of effectiveness and efficiency faced by managers, evaluators, and local agents in the development of inter-sector health programs. The authors identify the limitations of epidemiological trials for the evaluation of social policies and use arguments related to "theories of change" in order to discuss the relationship of the "constructs" in the social policy intervention model and provide the basis for the "analysis of the contribution" of its effects. Systematic reviews of the "realist synthesis" type are discussed, due to their capacity for highlighting the theoretical framework of a specific program and explaining the underlying action mechanisms common to different programs and/or contexts. The authors argue that the expression and maintenance of expected social changes require the construction of collaborative processes, considering the set of (bottom-up) stakeholders involved in all stages of the process of developing and evaluating interventions.
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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 | 0,260 | 0,257 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,027 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,063 |
| Communication savante | 0,027 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».