Evaluating healthy cities: A scoping review protocol
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Healthy Cities project supports municipal policymakers in the struggle to safeguard the health of urban citizens around the world (and in other limited geographies such as islands). Although Healthy Cities has been implemented in thousands of settings, no synthesis of implementation experiences have been conducted. In this article, we develop a scoping review protocol that can be applied to collect evidence on process evaluations of Healthy Cities. METHODS: To develop a scoping review protocol that could identify experiences evaluating the Healthy Cities project, we followed the PRISMA guidelines for Scoping Reviews (PRISMA-ScR). We applied these guidelines in consultation with a research librarian to design a search of the peer-reviewed literature, specifically Ovid Medline, Ovid Embase, Web of Science Core Collection, and Scopus databases, and a grey literature search. DISCUSSION: In addition to the aim of collecting evidence on Healthy Cities process evaluation experiences, the broader goal is to spark discussions and inform future evaluations of Healthy Cities. This work can also inform other evaluations of initiatives seeking to raise socio-political change, such as those focused on enhancing intersectoral and multisectoral action.
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 | 0,244 | 0,228 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,008 |
| Communication savante | 0,011 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,074 | 0,020 |
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 ».