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Record W1486472278

Der Setting-Ansatz in der Gesundheitsförderung: Genealogie, Konzeption, Praxis, Evidenzbasierung

2008· preprint· de· W1486472278 on OpenAlexaboutno aff
Fabian Engelmann, Anja Halkow

Bibliographic record

VenueEconstor (Econstor) · 2008
Typepreprint
Languagede
FieldHealth Professions
TopicSchool Health and Nursing Education
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsVariety (cybernetics)PraxisCharterPromotion (chess)Management sciencePolitical scienceEmpowermentKey (lock)Engineering ethicsField (mathematics)Statutory lawPublic relationsComputer scienceProcess managementEpistemologyBusinessEngineeringLawPoliticsArtificial intelligenceComputer securityMathematics
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Der Setting-Ansatz gilt in der Gesundheitsförderung als Schlüsselstrategie zur Umsetzung der Prinzipien der Ottawa-Charta. Er wird auf der einen Seite in großer Vielfalt praktisch realisiert und hat auf politischer Ebene Eingang in die Aktivitäten der gesetzlichen Krankenkassen zur Umsetzung des § 20 SGB V sowie die geplante Verabschiedung eines Präventionsgesetzes gefunden. Die konzeptionelle Basis des Setting-Ansatzes auf der anderen Seite ist geprägt durch eine Reihe von Unklarheiten, die sowohl die Definition und Eingrenzung von Settings, die zugrundeliegenden Wirkungstheorien als auch die methodischen Kernkomponenten wie Partizipation, Empowerment oder Strukturentwicklung betreffen. Eine Evidenzbasis des Setting-Ansatzes existiert aufgrund von vielfältigen Problemen der Evaluation und Verwertung der Ergebnisse noch nicht. Eine umfassende Darstellung des Diskurses über den Setting-Ansatz liegt in der Literatur ebenfalls noch nicht vor. Gegenstand dieser Arbeit ist die Darstellung und Zusammenführung der vorliegenden Erkenntnisse und Diskussionsstränge zu einem umfassenden Bild über die Hintergründe, den Status quo und die aktuellen Herausforderungen des Setting- Ansatzes in der Gesundheitsförderung. Im Mittelpunkt stehen Ansatzpunkte zur konzeptionellen Klärung und Weiterentwicklung des Ansatzes.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.006
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.114
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0060.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0020.003
Meta-epidemiology (broad)0.0030.001
Bibliometrics0.0020.001
Science and technology studies0.0030.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0020.001
Research integrity0.0050.010
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.015

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.059
GPT teacher head0.383
Teacher spread0.324 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations21
Published2008
Admission routes1
Has abstractyes

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