EL MARKETING SOCIAL COMO ESTRATEGIA PARA LA PROMOCION DE LA SALUD
Bibliographic record
Abstract
El marketing social ha obtenido grandes progresos en el desarrollo de la praxis, pero aún son insuficientes en el aspecto disciplinar, por lo novedosos y porque sólo hasta ahora se le está mirando con la suficiente profundidad académica. Antecedentes, generalidades, aproximaciones a una definición de marketing social, la segmentación del grupo objetivo y sus variables, la definición de producto social, algunas consideraciones sobre su utilización, características, principios de marco teórico, retos, tendencias a futuro y su articulación con la promoción de la salud son puestos a consideración de la comunidad académica para el debate y su reconstrucción, en aras de encontrar los argumentos solidos que lo consoliden científicamente, consciente de que en ciencias sociales no existe certidumbres ni palabras finales. Aunque herramienta novedosa derivada del mercado comercial, ha resultado ser la estrategia utilizada y recomendada en las ultimas décadas por la Organización Mundial de la Salud-OMS-, la Organización Panamericana de la Salud-OPS-, la Fundación de las Naciones Unidas para la Defensa de la Niñez- UNICEF- y la Conferencia de Ottawa para Planear, diseñar, ejecutar, controlar y evaluar los proyectos, programas y campañas de educación en promoción de la salud y prevención de las enfermedades por los resultados positivos y los éxitos alcanzados con su aplicación.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.009 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.017 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.006 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.002 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".