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Enregistrement W7118174872 · doi:10.17269/s41997-025-01070-0

From the Lalonde Report to the structural determinants of health

2025· article· en· W7118174872 sur OpenAlexaffvenueabout
Katherine L. Frohlich

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Public Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePublic Health Policies and Education
Établissements canadiensInstitute of Population and Public Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulationPromotion (chess)Health promotionTheme (computing)Foundation (evidence)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this commentary, I discuss the history and legacy of Marc Lalonde’s ground-breaking report on health promotion and critically assess how far we have come in building a society that produces health, not sickness. In doing so, I will share the arc that I see between the Lalonde Report and our new Strategic Initiative at CIHR’s Institute of Population and Population Health (IPPH), Moving Upstream, which focuses on the structural determinants of health. I propose that Moving Upstream can help us move the needle on equitable health promotion research, policy, and practice in Canada, thus building on the foundation created by Lalonde. Résumé Dans ce commentaire, j'aborde l'histoire et l'héritage du rapport de Marc Lalonde sur la promotion de la santé, et j'évalue de manière critique les progrès accomplis dans l'édification d'une société axée sur la santé, et non sur la maladie. Ce faisant, je présenterai le lien que je vois entre le rapport Lalonde et notre nouvelle initiative stratégique à l'Institut de la santé et des populations (ISPP) des IRSC, «Agir en Amont», qui développe la recherche sur les déterminants structurels de la santé. Je propose que «Agir en Amont» puisse nous aider à faire progresser la recherche, les politiques et les pratiques en matière de promotion de la santé au Canada, en nous appuyant sur les bases posées par Lalonde.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,055
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: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,968
Score d'incertitude au seuil0,615

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,055
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0050,011
Communication savante0,0080,003
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0080,015
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,137
Tête enseignante GPT0,494
Écart entre enseignants0,356 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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