Out of context? Translating evidence from the North Karelia project over place and time
Notice bibliographique
Résumé
Within the literature on community-based heart health promotion and chronic disease prevention, the North Karelia project is often viewed as a model program for achieving community-wide reductions in risk factors and mortality associated with cardiovascular disease. In the present study, we examine the tendency to attempt replication of elements of the North Karelia project, without due consideration of the unique population and setting being targeted. We analysed a sample of 64 articles reporting on community-based interventions targeting chronic disease, published between 1990 and 2002. Of these 64 articles, 43 (67%) made explicit reference to North Karelia or one of the other early projects (Stanford, Minnesota, Pawtucket). Of these 43 articles, 8 (19%) explicitly acknowledged the unique features of the population/setting in question, and articulated a need to adapt to these unique features, while 10 (23%) provided no acknowledgment of unique population/setting features. The remaining 25 (58%) were 'in between', and examples from each group are discussed. We conclude that for many contemporary community-based interventions, concern with replicating the North Karelia project is accompanied by inadequate consideration or reporting of the details of the unique context (including people, place and time), and this may undermine the success of community-based health promotion.
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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 | 0,018 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».