MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3085733107 · doi:10.62607/smt.v97i3.38354

Politics, Policies, Practices and Outcomes: Despite Canada’s Reputation, the Nordic Nations are the Leaders in Health Promotion

2020· article· en· W3085733107 sur OpenAlexaffabout
Dennis Raphael, Toba Bryant

Notice bibliographique

RevueSocialmedicinsk tidskrift · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueSchool Health and Nursing Education
Établissements canadiensOntario Tech UniversityYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReputationPoliticsPromotion (chess)Political scienceHealth promotionPublic administrationPublic relationsEconomic growthLawHealth careEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nordic nations’ public policy approaches to securing economic and social security for its members -- embedded within their tradition of social democratic governance – provide what the World Health Organization (WHO) initially termed the prerequisites of health, now known as the social determinants of health. In contrast, Canada, traditionally seen as providing leadership in developing health promotion concepts and practices, fares rather poorly against the Nordic yardstick. In this article, we argue it is now the Nordic nations that provide leadership in implementing policies and practices consistent with WHO principles of health promotion at the national, regional and municipal levels. These politics and practices – and the positive health outcomes associated with them -- derive from the distinctive politics of the Nordic welfare state. Nevertheless, threats associated with growing acceptance of neoliberal approaches to governance and anti-immigrant sentiment threaten these achievements. We review these developments from a Canadian perspective contrasting the Nordic public policy and health promotion scene with Canada to illustrate both the achievements and threats to the Nordic scene.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,953
Score d'incertitude au seuil0,341

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0070,006
Communication savante0,0130,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,150
Tête enseignante GPT0,481
Écart entre enseignants0,332 · 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'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSocialmedicinsk tidskriftMême sujetSchool Health and Nursing EducationTravaux en français237 207