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Enregistrement W2957589999 · doi:10.1177/0017896919860882

Critical health education studies: Reflections on a new conference and this themed symposium

2019· article· en· W2957589999 sur OpenAlexaff
Katie Fitzpatrick, Deana Leahy, Melinda Webber, Jen Gilbert, Deborah Lupton, Peter Aggleton

Notice bibliographique

RevueHealth Education Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueSchool Health and Nursing Education
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesRoyal Society Te Apārangi
Mots-clésAotearoaCritical reflectionHealth educationSociologyEngineering ethicsPedagogyMedia studiesPublic relationsPolitical scienceHealth careEngineeringGender studies

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In May 2018, a group of scholars gathered in the icy and sunlit grandeur of Queenstown (Aotearoa New Zealand) to talk, debate and share ideas about health education. The conference aimed to trouble and disrupt traditional kinds of health education and, instead, suggest possibilities for the critical study of health education – both in terms of theory and practice. This introduction to the special themed symposium is a reflection by the six authors on that new conference – Critical Studies in Health Education (CHESS) – and what it aimed to achieve. The authors discuss and define the intent of critical approaches to health education, and reflect on their experiences of the conference, as well as the future of the field. Papers in this special themed symposium of Health Education Journal are also introduced.

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)0,107
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,130
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,107
Score d'incertitude au seuil0,567

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1070,130
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,005
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0350,038
Communication savante0,0350,032
Science ouverte0,0090,038
Intégrité de la recherche0,0330,084
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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.

Tête enseignante Opus0,239
Tête enseignante GPT0,597
Écart entre enseignants0,357 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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