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Enregistrement W2166580648 · doi:10.1093/pubmed/fdu003

Mind the public health leadership gap: the opportunities and challenges of engaging high-profile individuals in the public health agenda

2014· article· en· W2166580648 sur OpenAlexaff
Darren Shickle, Matthew Day, Kevin Smith, Ken Zakariasen, Jacob Moskol, Thomas R. Oliver

Notice bibliographique

RevueJournal of Public Health · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePublic Health Policies and Education
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublic healthPublic relationsContext (archaeology)International healthHealth promotionHealth policyPolitical scienceSociologyMedicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,134
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,764
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1340,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,707
Tête enseignante GPT0,487
Écart entre enseignants0,220 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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