Community Health Ambassadors
Notice bibliographique
Résumé
Despite public health efforts to address burden of diseases within communities such as diabetes, health disparities remain. Traditional lay health advisor models help address these issues. Yet, few, if any, have a statewide focus that includes education credit and involves broad-based partnerships. The Community Health Ambassadors Program (CHAP) is a training and education demonstration program designed to engage leaders from diverse communities to help eliminate health disparities in North Carolina. The program's current focus is on improving diabetes awareness, management, and prevention. CHAP involves multiple state and local community and healthcare professional partnerships, the community college system, and tribal, community-, and faith-based organizations. CHAP components include recruitment, training (classroom and interactive instruction, fieldwork, and continuing education credits), monitoring/evaluation, and support/education. Since CHAP's inception in June 2006, 146 community health ambassadors (CHAs) from 17 counties have been trained. Preliminary evaluation of the CHA community activities include one-on-one diabetes self-management tips, diabetes talks, and recruitment of citizens to sign healthy living pledges. CHAP may be a comprehensive and cost-effective model for promoting multilevel involvement of community leaders and diverse organizations to concentrate on diabetes health disparities within the state. CHAP will be implemented in the future to address the state's other prevailing health problems.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,256 | 0,049 |
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 ».