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Enregistrement W2990325655 · doi:10.20933/100001129

Healthy Universities for Healthy Communities: Bridging the Divide

2019· report· en· W2990325655 sur OpenAlexaff
Judith Sixsmith, Linda McSwiggan, Mei Lan Fang

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueSchool Health and Nursing Education
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBridging (networking)GeographyMathematics educationPolitical sciencePsychologyComputer scienceComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Health Promoting Universities movement continues to mature.Universities have a unique opportunity to be societal leaders in promoting healthy settings for people to learn, work, play and love -recognizing that "health is created and lived by people within the settings of everyday life."(World Health Organisation, 1986) The movement is growing nationally and internationally with Higher Education networks -including the UK Healthy Universities Network, the Canadian Health Promoting Campuses Network, and most recently, the Scottish Healthy Universities Network (as part of the UK Healthy Universities Network).Together, this forms a firm basis for universities to collaborate on how to improve the health and wellbeing of students, staff, and local communities.In 2015, the University of British Columbia in Canada co-hosted the International Conference on Health Promoting Universities and Colleges, bringing together participants from 45 countries representing both educational institutions and health organizations, including the World Health Organization and UNESCO.Following months of pre-consultation and three days of vigorous discussion at the Conference, the Okanagan Charter: An International Charter for Health Promoting Universities and Colleges was born.The Charter states: "Health promoting universities and colleges transform the health and sustainability of our current and future societies, strengthen communities and contribute to the well-being of people, places and the planet."

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,150
Score d'incertitude au seuil0,299

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0100,003
Communication savante0,0100,007
Science ouverte0,0020,020
Intégrité de la recherche0,0090,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0270,005

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 Opus0,227
Tête enseignante GPT0,516
Écart entre enseignants0,289 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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