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Enregistrement W4395463389 · doi:10.54254/2753-7064/32/20240023

Exploring Sociopsychological Determinants and Interventions for Enhancing Health Literacy: A Multifaceted Approach

2024· article· en· W4395463389 sur OpenAlexaff
Jiale Wang, Hanyu Zhang

Notice bibliographique

RevueCommunications in Humanities Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Literacy and Information Accessibility
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth literacyHealth promotionHealth equitySocial determinants of healthPsychological interventionPublic healthPublic relationsHealth educationHealth policyPsychologySocioeconomic statusHealth careLiteracyPolitical scienceEnvironmental healthMedicineNursingPedagogyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Health literacy, the ability to obtain, understand, and utilize health information to make informed decisions, is essential for promoting public health and reducing health disparities. This paper examines the sociopsychological determinants of health literacy, focusing on individual factors, interpersonal dynamics, and societal contexts. Specifically, it explores the influence of cognitive abilities, health beliefs, socioeconomic status, social support, family and peer influences, healthcare systems, health policy, and cultural competence on health literacy levels. Additionally, the paper discusses interventions to enhance health literacy, including education and health promotion programs, community-based initiatives, and digital health technologies. By synthesizing insights from social psychology and social work, the paper underscores the importance of addressing multifaceted factors shaping health literacy and promoting equitable access to health information and services.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,853
Tête enseignante GPT0,681
Écart entre enseignants0,172 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2024
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