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Record W2582373146 · doi:10.3917/spub.166.0741

Promotion de la santé environnementale et réduction des inégalités sociales de santé : l’expérience d’un appartement pédagogique

2016· article· fr· W2582373146 on OpenAlexaboutno aff
Elise Valliet, Gabriel Rousseau, Mohamed Boussouar

Bibliographic record

VenueSanté Publique · 2016
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicFrench Urban and Social Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Objectif : Le projet « Éco Appart’ » des Hauts de Chambéry est un projet de développement de la santé environnementale et de réduction des inégalités sociales de santé à destination des habitants d’un quartier politique de la ville de Chambéry. Méthode : Ce projet s’inscrit dans une démarche de promotion de la santé, telle que définie par la Charte d’Ottawa. Il vise à permettre le dialogue avec les pouvoirs publics. Ce dernier permet la prise en compte de la santé et de l’habitat dans les décisions politiques afin de faciliter la mise en place d’environnements favorables. Il envisage la création d’un collectif de gestion ouvert à tous pour renforcer la participation. Le développement des aptitudes individuelles passe par la mise en place d’ateliers. Résultat : La dynamique des différents acteurs a permis de développer des actions et de créer du lien entre les structures du quartier. Des ateliers se sont déroulés tous les mois, et la participation du bailleur et de la ville de Chambéry montre leur intérêt pour le lien entre l’habitat et la santé. Conclusion : Le projet s’inscrit dans une démarche de promotion de la santé. Cependant, les axes autour de l’action communautaire et la mise en place de politiques et environnements favorables devront être renforcés.

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)0.006
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesScience and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: Theoretical or conceptual
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.322
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0060.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0020.005
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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 head0.039
GPT teacher head0.334
Teacher spread0.295 · 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 designTheoretical or conceptual
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
Published2016
Admission routes1
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