Digital Public Health – Hebel für Capacity Building in der kommunalen Gesundheitsförderung
Notice bibliographique
Résumé
In 1986, the Ottawa charter marked a paradigm shift for public health, putting the focus on strengthening community action and on creating supportive environments for health. A key to this is "capacity building" (CB), which we understand as the development and sustainable implementation of structural capacities, e.g. coordinated data collection, collaboration processes across sectors and reliable provision of basic resources in all areas of local health promotion.Many efforts and three and a half decades later we still envisage infrastructure deficits, scattered public health landscapes and restraints to intersectoral cooperation much too often. While agreement on the theoretical insights on what is needed appears to be broad, translating these insights into practice remains a challenge. In this situation, digital public health (DPH) can contribute to overcoming barriers and making knowledge for action more visible and more accessible. With DPH, data can be integrated, structured and disseminated in novel ways.We discuss why CB at the local level could benefit from technological advances and what DPH might do for the provision of information services on public health capacity. Our focus is on the web-based, interactive representation of public health data for use in information, governance or benchmarking processes. As an example from public health practice, the Finnish tool TEAviisari (National Institute for Health and Welfare, Finland) is presented.The 2020 EU Council Presidency of Germany - with the topics of digitalisation and the common European health data space - offers opportunities to decisively advance the development of CB in health promotion in this country.
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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 | 0,024 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,034 |
| Communication savante | 0,022 | 0,029 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,023 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,005 |
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.
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 ».