Addressing complexity in population health intervention research: the context/intervention interface
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Public health interventions are increasingly being recognised as complex and context dependent. Related to this is the need for a systemic and dynamic conception of interventions that raises the question of delineating the scope and contours of interventions in complex systems. This means identifying which elements belong to the intervention (and therefore participate in its effects and can be transferred), which ones belong to the context and interact with the former to influence results (and therefore must be taken into account when transferring the intervention) and which contextual elements are irrelevant to the intervention. DISCUSSION: This paper, from which derives criteria based on a network framework, operationalises how the context and intervention systems interact and identify what needs to be replicated as interventions are implemented in different contexts. Representing interventions as networks (composed of human and non-human entities), we introduce the idea that the density of interconnections among the various entities provides a criterion for distinguishing core intervention from intervention context without disconnecting the two systems. This differentiates endogenous and exogenous intervention contexts and the mediators that connect them, which form the fuzzy and constantly changing intervention/context interface. CONCLUSION: We propose that a network framework representing intervention/context systems constitutes a promising approach for deriving empirical criteria to delineate the scope and contour of what is replicable in an intervention. This approach should allow better identification and description of the entities that have to be transferred to ensure the potential effectiveness of an intervention in a specific context.
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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 | 0,102 | 0,189 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,047 |
| Communication savante | 0,015 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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 ».