Les perspectives temporelles : les connaître pour en tenir compte dans nos interventions en promotion de la santé
Bibliographic record
Abstract
Résumé La modification des habitudes de vie pour adopter des comportements sains repose notamment sur la capacité des individus et des populations à estimer les conséquences à long terme des gestes accomplis aujourd’hui. Cette capacité peut cependant varier d’une personne à l’autre, notamment en raison des perspectives temporelles (PT) adoptées. Les PT réfèrent à la tendance d’une personne ou d’un groupe de personnes à orienter ses décisions en fonction d’une vision tournée vers le passé, le présent ou le futur. Cet article vise à démystifier le concept de PT et à comprendre leur construit, afin d’identifier différentes façons d’en tenir compte dans les interventions en promotion de la santé. L’influence des PT sur la santé est principalement liée à leur capacité d’agir sur la motivation des personnes à adopter et à maintenir certains comportements. Une attention particulière doit être portée aux personnes et aux populations dont les PT sont orientées vers le présent. Elles présenteraient un plus grand risque d’adopter des comportements délétères et seraient susceptibles d’être moins sensibles aux messages qui visent la modification de ces comportements que les personnes qui adoptent une PT orientée vers le futur. En ce qui concerne leur construit, les PT sont le fruit de différentes dynamiques psychologiques et des facteurs individuels (âge, sexe, état de santé) et environnementaux (milieu familial, statut socioéconomique, éducation, culture). Parmi les moyens présentés pour tenir compte des PT dans les interventions en promotion de la santé figurent la mise en valeur des avantages à court terme d’un changement de comportement qui vise des bénéfices à long terme pour la santé, la modulation de l’intensité du soutien à l’empowerment des communautés en fonction des PT adoptées et la permutation d’une PT orientée vers le présent vers une PT orientée vers le futur.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".