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Enregistrement W3081208675 · doi:10.1007/s00394-020-02359-1

Measuring health promotion: translating science into policy

2020· article· en· W3081208675 sur OpenAlexaff
James C. Griffiths, Jan de Vries, Michael I. McBurney, Suzan Wopereis, Samet Serttas, Daniel S. Marsman

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Nutrition · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueNutrition, Genetics, and Disease
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesWorld Health Organization
Mots-clésHealth promotionQuality of life (healthcare)Psychological resilienceFlexibility (engineering)CLARITYMedicineHealth literacyGerontologyPromotion (chess)Health educationMental healthHealth policyPsychologyEnvironmental healthHealth carePublic healthNursingPolitical scienceSocial psychologyPsychiatryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Commonly, it is the end of life when our health is deteriorating, that many will make drastic lifestyle changes to improve their quality of life. However, it is increasingly recognized that bringing good health-promoting behaviors into practice as early in life as possible has the most significant impact across the maximal healthspan. The WHO has brought clarity to health promotion over the last fifteen years, always centering on language relating to a process of enabling people to increase control over, and to improve, their physical, mental and social health. A good healthspan is not just freedom from morbidity and mortality, it is that joie de vivre ("joy of living") that should accompany every day of our lifespan. Therefore, health promotion includes not only the health sector, but also needs individual commitment to achieve that target of a healthspan aligned with the lifespan. This paper explores health promotion and health literacy, and how to design appropriate nutritional studies to characterize contributors to a positive health outcome, the role the human microbiome plays in promoting health and addressing and alleviating morbidity and diseases, and finally how to characterize phenotypic flexibility and a physiologic resilience that we must maintain as our structural and functional systems are bombarded with the insults and perturbations of life.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,177
Score d'incertitude au seuil0,356

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,237 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations15
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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