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Enregistrement W2330114385 · doi:10.1002/cncr.26046

Youth excel

2011· article· en· W2330114385 sur OpenAlexafffundabout
Barbara Riley, Steve Manske, Roy Cameron

Notice bibliographique

RevueCancer · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueSchool Health and Nursing Education
Établissements canadiensImpactUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPopulationMedicinePublic healthPublic relationsPopulation healthAction planHealth policyIntervention (counseling)Action (physics)Cancer preventionGerontologyNursingEnvironmental healthPolitical scienceCancerEconomicsManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Population-level intervention is required to prevent cancer and other chronic diseases. It also promotes health for those living with established risk factors and illness. In this article, the authors describe a vision and approach for continuously improving population-level programs and policies within and beyond the health sector. The vision and approach are anchored in contemporary thinking about what is required to link evidence and action in the field of population and public health. The authors believe that, as a cancer prevention and control community, organizations and practitioners must be able to use the best available evidence to inform action and continually generate evidence that improves prevention policies and programs on an ongoing basis. These imperatives require leaders in policy, practice, and research fields to work together to jointly plan, conduct, and act on relevant evidence. The Propel Center and colleagues are implementing this approach in Youth Excel-a pan-Canadian initiative that brings together national and provincial organizations from health and education sectors and capitalizes on a history of collaboration. The objective of Youth Excel is to build sustainable capacity for knowledge development and exchange that can guide and redirect prevention efforts in a rapidly evolving social environment. This goal is to contribute to creating health-promoting environments and to accelerate progress in preventing cancer and other diseases among youth and young adults and in the wider population. Although prevention is the aim, health-promoting environments also can support health gains for individuals of all ages and with established illness. In addition, the approach Youth Excel is taking to link evidence and action may be applicable to early intervention and treatment components of cancer control.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,800
Score d'incertitude au seuil0,668

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2000,062

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 Opus0,340
Tête enseignante GPT0,512
Écart entre enseignants0,173 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations8
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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