Mind the public health leadership gap: the opportunities and challenges of engaging high-profile individuals in the public health agenda
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Public health leadership has been criticized as being ineffective. The public health profession is relatively small. Critics have argued that there is over-emphasis on technical aspects and insufficient use of the 'community as a source of public health actions'. METHODS: The paper analyses the resources, motivations and skills utilized by high-profile individuals who have made contributions to the public health agenda. The phenomenon of celebrity diplomacy is critiqued. Two exemplars are discussed: Jamie Oliver and Michael Bloomberg. The risks of involving celebrities are also considered. RESULTS: Leaders for public health demonstrate 'a paradoxical blend of personal humility and professional will' to make the 'right decisions happen'. While they may have ego or self-interest, in this context, at least, they channel their ambition for the public health cause, not themselves. CONCLUSIONS: Leaders from outside public health may have no understanding of what public health is nor consider their work as part of a wider public health agenda. It is important to understand why they become leaders for public health. This will inform a strategy for how others may be encouraged to collaborate for public health causes. Some key points for working with high-profile leaders for public health are identified.
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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 | 0,026 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,010 |
| Communication savante | 0,012 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».