Implementation Strategies for Gender-Sensitive Public Health Practice: A European Workshop
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Providing a robust scientific background for the focus on gender-sensitive public health and a systematic approach to its implementation. METHODS: Within the FP7-EUGenMed project ( http://eugenmed.eu ) a workshop on sex and gender in public health was convened on February 2-3, 2015. The experts participated in moderated discussion rounds to (1) assemble available knowledge and (2) identify structural influences on practice implementation. The findings were summarized and analyzed in iterative rounds to define overarching strategies and principles. RESULTS: The participants discussed the rationale for implementing gender-sensitive public health and identified priorities and key stakeholders to engage in the process. Communication strategies and specific promotion strategies with distinct stakeholders were defined. A comprehensive list of gender-sensitive practices was established using the recently published taxonomy of the Expert Recommendations for Implementing Change (ERIC) project as a blueprint. CONCLUSIONS: A clearly defined implementation strategy should be mandated for all new projects in the field of gender-sensitive public health. Our tool can support researchers and practitioners with the analysis of current and past research as well as with the planning of new projects.
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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 | 0,202 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,007 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».