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Enregistrement W4392739356 · doi:10.3917/rsi.155.0030

Une approche interdisciplinaire et territoriale pour réduire les vulnérabilités et les inégalités en santé

2024· article· fr· W4392739356 sur OpenAlexaff
Nicole Ouellet, M Alberio, Isabelle Toupin

Notice bibliographique

RevueRecherche en soins infirmiers · 2024
Typearticle
Languefr
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensASTERUniversité du Québec à Rimouski
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceSociologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les populations en situation de vulnérabilité sociale et économique présentent un risque important d’être fragilisées par rapport à leur santé et leur bien-être. La notion de vulnérabilité apparait pertinente pour mettre en lumière les défis à relever pour faire face aux inégalités ainsi que les circonstances fertiles pour développer des actions innovantes adaptées aux différents contextes. À partir d’une réflexion interdisciplinaire, nous explorons les conceptions de la vulnérabilité dans les publications scientifiques en santé et en sciences sociales, afin de faire ressortir les similarités et les divergences existantes. Les facteurs de vulnérabilité ressortent des écrits, tels l’âge, le sexe, les problèmes de santé, les facteurs socioéconomiques et l’environnement. Dans une perspective territoriale, nous présentons certains enjeux de vulnérabilité en tenant compte à la fois des éléments individuels et collectifs de ces expériences. Ces situations de vulnérabilité comportent des défis importants pour les professionnels et intervenants de différents secteurs de la santé, et des services sociaux, publics et communautaires. Agir en promotion de la santé requiert une bonne connaissance du territoire pour s’adapter aux dimensions liées aux déterminants de la santé, aux contextes communautaires et organisationnels, et utiliser des stratégies reconnues comme de bonnes pratiques adaptées aux véritables besoins des populations.

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)0,077
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche, 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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,674
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0770,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,003

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 Opus0,568
Tête enseignante GPT0,553
Écart entre enseignants0,015 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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