Notice bibliographique
Résumé
Il est largement reconnu que de saines habitudes de vie peuvent contribuer au bien-être des individus à long terme etréduire le risque de développer plusieurs maladies chroniques. Le développement de telles habitudes peut être favorisépar l’utilisation d’outils numériques conçus à cette fin, à la condition que ceux-ci soient efficaces et acceptés par les populations cibles. Or, les nombreuses connaissances scientifiques pouvant éclairer la conception de tels outils sont issuesd’une grande variété de disciplines : de la psychologie au génie logiciel, en passant par la santé publique, l’économie etl’éthique. Ensemble, ces connaissances forment actuellement un champ de recherche très éclaté, ce qui limite la possibilité de bien considérer tous les principes et données probantes les plus récentes qui en ressortent. La présente lettreouverte est donc un plaidoyer en faveur de l’adoption d’une approche plus intégrée en recherche sur le développementd’outils numériques favorisant de saines habitudes de vie. L’état actuel de ces recherches est d’abord abordé, puis lesconséquences de leur faible intégration sont considérées. Enfin, quelques pistes prometteuses, face à cet enjeu, sontsuggérées.
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 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 | 0,011 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,003 |
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.
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 ».