Settings for Health Promotion: Linking Theory and Practice
Notice bibliographique
Résumé
The Settings Approach to Health Promotion - Lawrence W Green, Irving Rootman and Blake D Poland Home and Families as Health Promotion Settings - Hassan Soubh and Louise Potvin Commentary - Lawrence Fisher Commentary - Ilze Kalnins The School as a Setting for Health Promotion - Guy Parcel, Steven Kelder and Karen Basen-Enquist Commentary - Cheryl Perry Commentary - Peter McLaren, Zeus Leonardo, Xochitl Perez Promoting the Determinates of Good Health in the Workplace - Michael Polanyi et al Commentary - Robert Bertera Commentary - Joan Eakin The Health Care Institutions as Settings for Health Promotion - Joy Johnson Commentary - Jane Lethbridge Commentary - Patricia Mullen and L Kay Bartholomew Health Promotion in Clinical Practice - Vivek Goel and Warren McIsaac Commentary - David Butler-Jones Commentary - Jane Zapka Community as a Setting for Health Promotion - Marie Boutilier, Shelley Cleverly and Ronald Labonte Commentary - John Raeburn Commentary - Evelyn deLeeuw The State as a Setting - John Lavis and Terrence Sullivan Commentary - Marshal Kreuter Reflections on Settings for Health Promotion - Blake D Poland, Lawrence W Green and Irving Rootman
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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 | 0,022 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,079 |
| Communication savante | 0,024 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».