Enhancing the effectiveness of the International Union for Health Promotion and Education to move health promotion forward
Notice bibliographique
Résumé
The success in recent years of many IUHPE initiatives provides cause for celebration, but also reminds us of the challenges that lie ahead. The Global Programme for Health Promotion Effectiveness provides a blueprint for how the IUHPE can effectively participate in, and lead, global networks for health. Health promotion research is well organized and productive in most of the Northern hemisphere, but important wells of health promotion knowledge in the Southern hemisphere are not widely-enough disseminated. The IUHPE needs to help liberate knowledge producers everywhere from unnecessary structures, and find innovative ways to illuminate knowledge for all to see. We have developed and proven the effectiveness of a range of technologies such as settings-based health promotion. However, the vast majority of communities are untouched, and the IUHPE needs to be a leader in finding ways to better disseminate effective health promotion practice. The IUHPE is a vigorous and effective advocate for health promotion training, practice and research. Now we need to expand our advocacy for equity in health, building on our effective work on social clauses in trade agreements and on tobacco control.
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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 | 0,062 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,008 |
| Communication savante | 0,009 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,007 |
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 ».