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Record W2048901130 · doi:10.3917/pos.412.0143

Idéologies des personnels de santé dans les conceptions de la surveillance épidémiologique

2010· article· fr· W2048901130 on OpenAlexaff
Silvone Santa Bárbara da Silva, Cristina Maria Meira de Melo, Michel Perreault, Alain André Henri Moineau

Bibliographic record

VenuePratiques et Organisation des Soins · 2010
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicFood Security and Health in Diverse Populations
Canadian institutionsUniversité de Montréal
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Résumé Cet article a pour objectif d’analyser les idéologies exprimées par des personnels de santé dans leur manière de concevoir les interventions de la surveillance épidémiologique à partir d’une étude de cas empirique intitulée : Évaluation de la décentralisation de la surveillance épidémiologique par une équipe de santé de la famille. En fonction de l’objectif de l’étude, un modèle politique d’analyse de l’implantation d’un programme a été utilisé. En effet, ce type d’analyse montre l’agencement des facteurs qui influencent les résultats obtenus après une intervention. Les données primaires furent collectées à l’aide d’une entrevue semi-structurée avec les gestionnaires de la Santé et les agents de la Stratégie de la santé de la famille d’une municipalité de l’État de Bahia (Brésil) ainsi qu’avec une analyse de documents. Les discours recueillis montrent des influences idéologiques dans les conceptions de la surveillance épidémiologique. Celle-ci est encore conçue comme une action imposée et coercitive, avec des interventions orientées en fonction d’un pouvoir de police médicale, ou transformées en contrôle des maladies transmissibles et, parfois, comme une surveillance centrée sur les risques et les méfaits. Prat Organ Soins 2010;41(1):143-149

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)0.005
metaresearch head score (Gemma)0.008
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 categoriesScience and technology studies, Research integrity
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.359
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0050.008
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0030.003
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0020.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.000

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 head0.131
GPT teacher head0.466
Teacher spread0.336 · 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

Citations1
Published2010
Admission routes1
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