Comment les données probantes sont-elles utilisées pour planifier, mettre en œuvre et évaluer la promotion de la santé ? Une compilation mondiale d’études de cas
Bibliographic record
Abstract
la sante et de la sante publique, la promotion de la sante a ete influencee par le mouvement des donnees probantes comme base de l’elaboration des politiques et pour la pratique. Et comme dans d’autres domaines rivalisant pour l’obtention de ressources de fonds publics, la promotion de la sante a embrasse l’ideal de la rationalite scientifique pour legitimer sa contribution a l’amelioration de la societe qu’elle revendique (1). Bien que la Charte d’Ottawa, ainsi que les strategies de sante publique qui ont ete concues et mises en œuvre en son nom constituent un fondement solide pour le double objectif de developper la sante des population et d’ameliorer l’equite en sante (2), la promotion de la sante ne peut plus revendiquer l’efficacite de ces approches strategiques simplement sur les apparences. Cela, associe aux demandes des programmes de formation de davantage professionnaliser le champ, rend encore plus interessant l’ancrage de la promotion de la sante dans des preuves scientifiques. Il y a juste cependant une enorme reserve qui empeche la promotion de la sante d’embrasser avec enthousiasme le mouvement des donnees probantes comme base d’intervention et celle-ci est liee au cœur meme de la Charte d’Ottawa qui privilegie le contexte comme un principe determinant du champ. La pertinence locale est de toute premiere importance pour la promotion de la sante, et il semble, a premiere vue, qu’il puisse y avoir une opposition entre ce principe d’action et la pretention a l’universalisme qui est souvent faite au nom de la preuve scientifique (3). Il n’existe pas de reponse facile a cette epineuse question epistemologique et nous en attendons toujours une satisfaisante. Certains ont plaide en faveur d’une exploration theorique plus en profondeur de ce qui constitue une preuve (4) tandis que d’autres ont tente de developper des approches d’evaluation qui tiennent compte de la trame complexe des interactions entre les interventions et leurs contextes, caracteristique de la mise en œuvre en promotion de la sante (5). Nous avons pense qu’il manquait encore une piece pour avoir une image plus complete de la problematique des donnees probantes en promotion de la sante : les pratiques des acteurs. Les professionnels et les acteurs dans ce champ prennent des decisions tous les jours quant a la maniere d’intervenir localement et d’utiliser des preuves scientifiques. De plus, la litterature disponible en promotion de la sante fait de plus en plus etat de projets de recherche participative et d’evaluations de processus qui associent etroitement les praticiens et les chercheurs dans leurs efforts pour ameliorer les interventions au niveau local (6). Nous pensons que ces pratiques qui determinent notre domaine peuvent nous aider a clarifier le role des donnees probantes et de la recherche pour la promotion de la Editorial
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 | 0.107 | 0.271 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.018 | 0.026 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.014 |
| Scholarly communication | 0.027 | 0.025 |
| Open science | 0.004 | 0.007 |
| Research integrity | 0.004 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.004 |
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".