Notice bibliographique
Résumé
Integrating social entrepreneurs into the “health for all” formula William Drayton,a Charlie Brown,b & Karin Hillhouse b This month’s theme “Knowledge trans-lation in global health ” offers an oppor-tunity to highlight the overlooked but dramatic impact of social entrepreneurs in the health sector and to detail ways in which their knowledge, innovations and enterprise can add strength and util-ity to systems ripe for change. The global health sector and its corporate, academic, governmental and philanthropic partners are fully engaged in efforts to improve basic and applied research, deliver networks and resources for more timely and better care, and design more effective mecha-nisms to bridge the gaps between knowledge and practice. This is an ambitious agenda of growing urgency, with daunting chal-lenges. Kwok-Cho Tang et al. provided the context,1 noting that since the 1986 Ottawa Charter for Health Promotion new patterns of consumption and communication, urbanization, envi-ronmental changes and public health emergencies — along with accelerating social and demographic changes to work, learning, family and community life — have become critical factors influencing health. Over the same period, Ashoka: Innovators for the Public began a global search for individuals with ideas for changing systems to make them capable of bringing about vastly improved outcomes in education, human rights, environment, economic development, civic engagement and health.2 Ashoka recognized these people as “social entrepreneurs ” and led a change in the ways that foundations and other inves-tors analyse opportunity and measure impact, that business schools prepare students for careers in the fast-growing citizen sector, and that corporate and community leaders create opportuni-ties for meeting their goals.3 Drawing on Ashoka’s 25 years of experience with 1700 social innovators in 70 countries, including some 400 in the health sector, its Changemakers
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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 | 0,003 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,009 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,515 | 0,338 |
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 ».