Vers un modèle d'évaluation de l'efficacité des interventions communautaires en promotion de la santé : compte-rendu de quelques développements Nord-américains récents1
Bibliographic record
Abstract
Vers un modèle d'évaluation de l'efficacité des interventions communautaires en promotion de la santé : compte-rendu de quelques développements Nord-américains récents 1IUHPE -PROMOTION & EDUCATION -HORS SÉRIE 1. 2004 le projet de la région nord-américaine (NARO) de l'Union internationale de promotion de la santé et d'éducation pour la santé, qui se déroule au Canada et aux États-Unis dans le cadre du Projet mondial sur l'efficacité de la promotion de la santé de l'Union; et le projet ECIP (Effectiveness of community interventions project) piloté par Santé-Canada, qui se déroule dans ce pays seulement.Finalement, nous présenterons la version actuelle de ce qu'on peut considérer comme un framework in progress, construit à partir des éléments précédents, et discuterons de ses forces et faiblesses. L'état de la recherche sur l'efficacité des interventions communautaires en santéAu cours des dernières années, un nombre important de recherches sur l'efficacité des interventions communautaires en santé a été mis en œuvre (Aguirre-Molina & Gorman, 1996 ;
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 | 0.159 | 0.205 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.005 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.009 | 0.011 |
| Bibliometrics | 0.011 | 0.009 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.011 |
| Open science | 0.007 | 0.004 |
| Research integrity | 0.005 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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; 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".