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Enregistrement W2169046770 · doi:10.1177/1757975913512164

Les artisans du changement : autour d’un échange plénier

2014· article· fr· W2169046770 sur OpenAlexaffabout
Luc Berghmans, Louise Bouchard, Philippe Lorenzo, Michel O’Neill, Louise Potvin

Notice bibliographique

RevueGlobal Health Promotion · 2014
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare Systems and Practices
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversité LavalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The closing plenary of the colloquium was an occasion for exchange between the four panelists and the participants. The panelists included Luc Berghmans, a doctor and director of the regional health observatory of Hainaut, Belgium; Louise Bouchard, a sociologist and professor in the Sociology and Anthropology Department, University of Ottawa, Canada; Michel O’Neill, a sociologist and professor at the Faculty of Nursing Sciences, Laval University, Quebec City, Canada; and Philippe Lorenzo, director general of IREPS, the regional bureau for health education and promotion of Picardie in Amiens, France. Louise Potvin, who moderated the plenary, provides the summary that follows. During the colloquium, three main questions were debated: 1. At what point should health be placed at the forefront of local actions, if we wish to promote the values of equity? 2. How should actions at the local, regional, national and global levels be organized and articulated? Who are the partners, and what forms of governance need to be put into place? 3. What are the parameters needed in order to define the roles, tasks and competencies of the implementers of local and regional health programs, the architects of change? Each panelist had to respond to two out of the three questions. We report on the answers that panelists gave to these questions. As it is impossible to verify the exactitude of information given by audience members in support of their viewpoints, only the content of the remarks is given, without mentioning the examples that were provided.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,900
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,005

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 Opus0,150
Tête enseignante GPT0,480
Écart entre enseignants0,330 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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