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Enregistrement W4252659577 · doi:10.1037/e566202009-001

Greater Than the Sum: Systems Thinking in Tobacco Control

2007· dataset· en· W4252659577 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevuePsycEXTRA Dataset · 2007
Typedataset
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueComplex Systems and Decision Making
Établissements canadiensVancouver Coastal Health Research InstituteUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Institutes of Health
Mots-clésTobacco controlControl (management)Computer scienceMedicineArtificial intelligenceNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The evolution of the Tobacco Control Monograph Series underscores its growing importance as a resource for researchers, practitioners, and policy makers in tobacco control as well as in other areas of public health.Lessons learned from tobacco prevention and control can be applied to a variety of public health issues, including physical activity, diet and nutrition, overweight and obesity, and substance abuse.The National Cancer Institute (NCI) is committed to disseminating this cross-cutting knowledge to the widest possible audience so that others can benefit from the experience of the tobacco prevention and control community.By so doing, NCI is increasing the evidence base for effective public health interventions and improving the translation of research to practice and policy.In 1991, NCI published the first monograph in a series designed to address cutting-edge issues and research on tobacco control.That monograph, Strategies to Control Tobacco Use in the United States: A Blueprint for Public Health Action in the 1990's, was visionary in its scope and focus: not only did it acknowledge that tobacco use was a complex problem that demanded new ways of thinking and acting, but it also encouraged expanded exploration of tobacco use issues by the tobacco control community.The three-axis model for the American Stop Smoking Intervention Study for Cancer Prevention (ASSIST), described in Monograph 1, was designed to address the complex interplay of varied target populations, critical channels for intervening (e.g., health care, schools, worksites, and community groups), and intervention types (e.g., mass media, program services, and policy).(See Monograph 16: ASSIST: Shaping the Future of Tobacco Prevention and Control and Monograph 17: Evaluating ASSIST: A Blueprint for Understanding State-level Tobacco Control for more details.)Although it did not adopt the "systems" nomenclature, Monograph 1 laid the foundation for this monograph (Monograph 18), which provides a new and expanded vision of tobacco control as a complex adaptive system.This new model encourages the tobacco control community to (1) collect and use vast arrays of data more effectively; (2) develop and optimize networks to enable the community to more efficiently address varied populations, critical channels for intervention, and intervention types; and (3) support the analysis of complex systems so that more effective strategic decisions are made.Monograph 18 builds on the foundation laid by Monograph 1 by explicitly encouraging (1) the development of informatics infrastructures and collaborative networks, (2) analysis of complex interacting variables, and (3) adoption of new interventions that can speed research to practice (and practice to research).Monograph 18, as the conceptual heir to Monograph 1, provides a new framework for thinking about and acting on the complex relationships among causal factors of public health threats, and it challenges us to consider not just whether we can more effectively use our knowledge of informatics and information management, networks, and complex systems, but whether we will use those essential tools to more rapidly benefit the public's health.

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.

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)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Science ouverte, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0070,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,005

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 Opus0,155
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,257 · 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