Health promotion in primary care across Brazil: Genealogic-inspired qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To describe and analyze Health Promotion practices in Primary Health Care. Method: Genealogic-inspired qualitative, descriptive, and exploratory research conducted in a PHC service in Porto Alegre, Rio Grande do Sul, Brazil. Twenty-three semi-structured interviews were held with the service staff from February to May 2020. The data were qualitatively analyzed using genealogically inspired techniques, which allowed us to identify tensions, disputes, discourses, practices, and power relationships. Results: We established eight sets of Health Promotion practices: 1) Educational activities focused on behavioral/habit changes and development of personal abilities; 2) Intersectoral practices and community social networks involving other community equipment; 3) Practices that encourage community organization and participation; 4) Integrative and Complementary Health practices; 5) Practices that stimulate meeting people, sociability, art, and creativity; 6) Practices that encourage environmental and food sustainability; 7) Practices that stimulate income generation; 8) Community communication practices. Conclusion: We identified a heterogeneous field of practices to promote health established through the circulation of different types of knowledge and powers. The practices are permeated by discourses linked to neoliberal governability and practices that position themselves against such discourse.
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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 | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 ».