Healthy settings: challenges to generating evidence of effectiveness
Notice bibliographique
Résumé
This paper starts by briefly reviewing the history, theory and practice of the settings approach to promoting public health--highlighting its ecological perspective, its understanding of settings as dynamic open systems and its primary focus on whole system organization development and change. It goes on to outline perceived benefits and consider why, almost 20 years after the Ottawa Charter advocated the approach, there remains a relatively poorly developed evidence base of effectiveness. Identifying three key challenges--relating to the construction of the evidence base for health promotion, the diversity of conceptual understandings and real-life practice and the complexity of evaluating ecological whole system approaches--it suggests that these have resulted in an ongoing tendency to evaluate only discrete projects in settings, thus failing to capture the 'added value' of whole system working. It concludes by exploring the potential value of theory-based evaluation and identifying key issues that will need to be addressed in moving forward--funding evaluation within and across settings; ensuring links between evidence, policy and practice; and clarifying and articulating the theories that underpin the settings approach generically and inform the approach as applied within particular settings.
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 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 | 0,737 | 0,882 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,029 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,040 |
| Communication savante | 0,043 | 0,042 |
| Science ouverte | 0,015 | 0,030 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».