Untangling Concepts of Financial Circumstances for Public Health Professionals and Scholars: A Glossary and Concept Map
Notice bibliographique
Résumé
Public health discipline and practice have prioritized work on poverty and populations at high risk for material deprivation, with less consideration for the full spectrum of financial circumstances relative to well-being. Public health can make a much-needed contribution to this area, which is currently dominated by the financial industry, focused on individual behaviors, and lacking the definitional consensus needed for research and evaluation. A population-level lens can reveal the social determinants and health consequences of real or perceived poor financial circumstances. This article aims to improve conceptual understanding of financial circumstances among public health scholars and professionals. We identified concepts through a critical literature review of peer-reviewed and practice-based resources on financial well-being and financial strain. We developed a glossary of concepts related to financial circumstances and categorized concepts according to their level of influence using an approach informed by socioecological models. We provide a concept map that illustrates the relationships between concepts in the context of their levels of influence. This article will help to advance an agenda on financial well-being promotion in public health research and practice. (Am J Public Health. 2024;114(1):79–89. https://doi.org/10.2105/AJPH.2023.307449 )
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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 | 0,019 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,027 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,009 |
| Communication savante | 0,009 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».