Notice bibliographique
Résumé
Abstract Focus of Presentation Searching on documents about High School (or Secondary) education we found some differences in both curriculum, Brazil and Canada. High School in Brazil has three year (grade 10 to 12). In other hand, High School in Canada has four years (grade 9 to 12). The main focus of this work is a comparison about how “health promotion” appears in High School curriculum in Brazil and Ontario-CA, in especial at Physical Education curriculum. Findings In Brazilian High School, Physical Education curriculum is mandatory. However the key-words “health” appears 11 times in a federal document (Ministry of Education) with 241 pages. Key-words like “health promotion” appear one time and “social determinants” none. Ontario-CA have a Health and Physical Education curriculum. In this case, the key-words “health” appears more than 1000 times in a province document (Ministry of Education) with 224 pages. Key-words like “health promotion” appear 14 times and “social determinants” 3 times. Conclusions/Implications Text Physical Education curriculum in Brazil need to emphasize “health promotion” contents as a life condition and physical literacy and health literacy. Meantime, Ontario-CA curriculum show a few content about “social determinants” which is a core concept in “health promotion” studies. Key messages Text High School curriculum need emphasize “health promotion” and “social determinants” as a core concept for a physical literacy and health literacy.
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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 | 0,002 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,001 |
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.
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 ».