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Enregistrement W2972607611 · doi:10.1055/s-0039-1694503

Netzwerk, Allianz, Partnerschaft oder doch Koalition? Scoping Review zu Begriffen intersektoraler Kooperation für Gesundheit

2019· article· de· W2972607611 sur OpenAlexaboutno aff
Dominik Röding, Vikas Kumar Rana, N Kommainda, Wolfgang Haß, NR Heinze, Ulla Walter

Notice bibliographique

RevueDas Gesundheitswesen · 2019
Typearticle
Languede
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth and Medical Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Einleitung: Laut Ottawa Charta verlangt Gesundheitsförderung ein intersektorales Zusammenwirken. In den vergangenen Jahrzehnten wurden vielfältige Typen intersektoraler Kooperation (ISK) für Gesundheit umgesetzt. Damit einhergehende terminologische Differenzierungen führen zunehmend dazu, dass Erkenntnisse dieses Feldes un- und missverständlich werden. Der Beitrag untersucht, welche Begriffe und Konzepte intersektoraler Kooperation für Gesundheit vorliegen. Methode: In einem 2018 durchgeführten Scoping Review wurde in PubMed, Web of Science und LIVIVO nach ab 2010 veröffentlichter Literatur zu ISK gesucht. Ergänzend wurden in einem iterativen Vorgehen einschlägige Internetseiten und Lehrbücher im Feld Public Health, Gesundheitsförderung und Soziale Arbeit einer Dokumentenanalyse unterzogen. Nach definierten Kriterien wurden Publikationen für Inhaltsanalysen ausgewählt. Die generierten Daten wurden einer bivariaten Analyse und Clusteranalyse unterzogen. Ergebnisse: Die Datenbanksuchen brachten 186 Treffer. Hiervon wurden 48 Publikationen inhaltsanalytisch untersucht. Die Dokumentenanalyse umfasste 128 Dokumente (Dokumentationen, Bücher, (unter)gesetzliche Regelungen). Für eine vertiefende Inhaltsanalyse konnten 51 Publikationen eingeschlossen werden. Als dominanter Begriff verwendeten 17 Publikationen Netzwerk, 12 Bündnis/Allianz, 7 Partnerschaft, 6 Kollaboration, 5 Koalition und 4 Kooperation. Die Verwendung dieser Bezeichnungen – mit Ausnahme von Netzwerk – korreliert mit dem Textgenre (p < 0,001 bis p = 0,023). Anhand Parameter zur Verwendung dieser Bezeichnungen wurden sieben distinkte Texttypen identifiziert, die mit dem Genre (Projektdokumentation, Fallbericht, Evaluationsstudie) und der Sprache (deutsch vs. englisch) dieser Texte korrelieren. Diskussion: Zur besseren Verständigung ist ein einheitliches Begriffsverständnis erforderlich. Die Ergebnisse werden vor dem Hintergrund vorhandener Begriffsdefinitionen diskutiert. Es werden begründete Vorschläge für eine zu vereinheitlichende Terminologie formuliert.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,043
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,043
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0110,011
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,522
Écart entre enseignants0,422 · 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'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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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