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Enregistrement W2969428102 · doi:10.1177/1757975919864109

Taking a closer look at gender-transformative health promotion programming as a vehicle for addressing gender-based inequities in health and care

2019· review· en· W2969428102 sur OpenAlexaff
Salinda Horgan, Shu‐Ping Chen, Trevor Tuininga, Heather Stuart

Notice bibliographique

RevueGlobal Health Promotion · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSex and Gender in Healthcare
Établissements canadiensUniversity of AlbertaQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransformative learningOperationalizationHealth promotionMainstreamNormativeHealth carePromotion (chess)Public relationsMedicinePsychologyPolitical sciencePublic healthNursingDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gender-transformative health promotion addresses the reciprocal transactions between the socio-cultural contexts that shape gender-based values and the gender-normative behaviors and health experiences of individuals. A scoping review was conducted to (a) highlight how, when and under what circumstances gender-transformative health promotion is applied in practice, and (b) critically assess the operationalization of gender-transformative health promotion principles in practice to develop a clearer understanding of potential barriers (both conceptual and practical) that may detract from the broader employment of gender-transformative health promotion as a mainstream programming approach. Specific recommendations, based on the findings of this review, are made in an effort to further the operationalization of gender-transformative health promotion as a mainstream health promotion approach, globally.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,637
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,370
Tête enseignante GPT0,508
Écart entre enseignants0,138 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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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