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Enregistrement W4391389032 · doi:10.1177/13563890241227433

Planetary health: Creating rapid impact assessment tools

2024· article· en· W4391389032 sur OpenAlexaff
Astrid Brousselle, Megan Curren, Bronwyn Dunbar, James C. McDavid, Rik Logtenberg, Tara Ney

Notice bibliographique

RevueEvaluation · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Health Impacts
Établissements canadiensFuture EarthUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental planningEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Addressing current environmental, social, health, and democratic challenges requires projects and evaluations to be conceptualized differently. This article proposes a pathway to creating rapid impact assessment tools that consider the dimensions that matter the most to ensure positive impacts for a thriving future. This work is based on three premises for evaluation practice, which needs to: contribute to a positive ecosystem, adopt a holistic perspective, and engage participants in deliberative and democratic practices. We first review related evaluation approaches—health impact and environmental impact assessments—to learn from these experiences and avoid their pitfalls. Second, we present and illustrate how the Planetary Health Rapid Impact Assessment tools can be developed and used. This article, is intended to inspire and support policymakers, program designers, decision-makers, administrators, and evaluators willing to positively influence planetary health and introduce such tools in their projects.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,176
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,204
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,176
Score d'incertitude au seuil0,930

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1760,204
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0080,003
Études des sciences et des technologies0,0030,007
Communication savante0,0170,021
Science ouverte0,0040,014
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,003

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 Opus0,177
Tête enseignante GPT0,465
Écart entre enseignants0,288 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations4
Publié2024
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Résumé présentoui

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