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Enregistrement W3092502076 · doi:10.1093/eurpub/ckaa165.850

Mapping the future of health promotion

2020· article· en· W3092502076 sur OpenAlexaboutno aff
Evelyne de Leeuw

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Public Health · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal Public Health Policies and Epidemiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCharterWitnessPoliticsHealth promotionPublic relationsSocial determinants of healthHealth carePolitical sciencePromotion (chess)SociologyMedicinePsychologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Ottawa Charter for Health Promotion was launched in 1986, and ten global conferences later its key calls to action have never been more poignant. To see health as a resource for everyday life in settings where people live, love, work and play, and recognizing equity and the social determinants of health as core to the success of healthy societies remains important. In the nearly 35 years since the Charter was published, we have seen a proliferation of health promotion research with ever greater insights in what drive the health and well-being of populations. Yet, at the same time we also witness a strong tendency to ground health (care) policy in biomedical and clinical evidence alone, and attribute health potential to lifestyle alone, rather than adopting a systems and social perspective of where health is created, grown, and celebrated. The causes for these diverging perspectives are complex, and are grounded in complexity. Humans and their socio-political systems, including the educational and political machines, tend to suffer from what the political scientist Charles Lindblom reputedly identified as the “Big Problem, Small Brain vs Small Problem Big Brain” phenomenon: researchers and intellectual are really good at pouring great volumes of thought and creative power into studying clearly defined issues, whereas politicians and bureaucrats face enormous problems and can get their heads around the multi-faceted solutions that need to be put in place. So - how do we make the complex palatable to the small brain? In this case - how can higher education systems be turned around to truly address the challenges of our and our children's time? The solution partially lies in the deployment of multiple network analyses of key stakeholders and the language they use to construct future realities: unless we have a clear map of the present and a much wider terrain before us to enter we will forever find it hard to navigate in the environmental and conflict dimension.

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,118

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,005
Études des sciences et des technologies0,0040,012
Communication savante0,0190,018
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0060,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,003

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 Opus0,165
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,151 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2020
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