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Enregistrement W4282591941 · doi:10.1007/s00103-022-03553-8

Die Relevanz von Netzwerkarbeit in der schulischen Gesundheitsförderung

2022· review· de· W4282591941 sur OpenAlexaboutno aff
Jan Josupeit, Kevin Dadaczynski, Eike Quilling

Notice bibliographique

RevueBundesgesundheitsblatt - Gesundheitsforschung - Gesundheitsschutz · 2022
Typereview
Languede
DomaineHealth Professions
ThématiqueSchool Health and Nursing Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMandateHealth promotionCharterPublic relationsPromotion (chess)Context (archaeology)Relevance (law)Political sciencePsychologySociologyPedagogyMedicineNursingPublic healthPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

School is one of the most important places to start promoting the health of children and young people, partly because pupils spend a large part of their time here. However, school can only be partially dedicated to health promotion, and school itself is only part of the everyday environment by which health behaviour is shaped. In order to increase the effectiveness of health promotion, the formation of networks between school and municipal actors such as sports clubs, youth welfare services, counselling centres and health authorities seems to make sense.This article addresses the question of the relevance of networks in the context of school health promotion. The derivation is on the one hand based on the legal framework of the educational mandate of schools and the so-called Prevention Act of 2015 and on the other hand on the Ottawa Charter of the World Health Organization (WHO) as well as on the discourse developed from it around the terms "health promotion" and "setting approach". Perspectives are shown on how networks can be designed in a scientifically sound way and how suitable network partners can be won. Possible risks and opportunities of networking are analysed, and factors of success and failure are pointed out.Networking should be obligatory for schools in terms of health promotion. It can help identify needs within the school and at the same time be a key in dealing with resulting challenges. Networking requires above all the motivation of the actors. A common vision, fixed structures, continuity and appropriate personnel considerations contribute to the success of the cooperation.

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 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)0,029
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large), Bibliométrie, Études des sciences et des technologies, Communication savante, Science ouverte, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,716
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0290,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0120,013
Méta-épidémiologie (sens large)0,0180,006
Bibliométrie0,0110,014
Études des sciences et des technologies0,0120,002
Communication savante0,0020,005
Science ouverte0,0120,006
Intégrité de la recherche0,0120,041
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0280,029

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 Opus0,139
Tête enseignante GPT0,446
Écart entre enseignants0,307 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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