Aplicando o modelo RE-AIM para a promoção da atividade física em países de baixa e média renda
Bibliographic record
Abstract
Objetivo: o modelo RE-AIM tem sido amplamente utilizado para avaliar a validade interna e externa de intervenções que objetivam promover atividade física, auxiliando a fornecer uma avaliação abrangente do alcance, eficácia, adoção, implementação e manutenção de pesquisas e programas. Apesar deste progresso, o modelo RE-AIM não tem sido amplamente utilizado na América Latina. O objetivo deste artigo é descrever o modelo RE-AIM, o processo e os materiais desenvolvidos para uma oficina de um dia de duração em Guadalajara e a aceitabilidade e satisfação dos participantes que compareceram na oficina. Métodos: durante o período de três meses, palestras e exercícios interativos foram desenvolvidos para uma oficina de um dia sobre o modelo RE-AIM. Resultados: trinta e dois profissionais de saúde (Média de idade=30,6±9,9 anos) participaram da oficina. A maioria dos participantes classificou a oficina como credível (100%), útil (100%) e pretende aplicar o que foi aprendido em investigações atuais ou futuras (95%). Conclusão: os resultados sugerem que o modelo RE-AIM é um recurso intuitivo e fornecem uma estratégia para a apresentação da utilidade e aplicação prática do modelo em cenários práticos no México e na América Latina.
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 | 0.025 | 0.034 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".