Health in all Policies bei Kindern und Jugendlichen – entwickelt es sich als Grass Roots auf kommunaler Ebene oder braucht es einen Whole of Government und einen Whole of Society Approach?
Bibliographic record
Abstract
Einleitung: Die WHO hat 1986 mit der Ottawa-Charta Gesundheitsförderung als Schlüsselstrategie einer modernen Gesundheitspolitik und Gesundheitsversorgung („New Public Health“) herausgestellt und diese mit der Helsinki-Deklaration 2013 mit dem Konzept „Health in All Policies“ konkretisiert. HiAP wird idealer Weise getragen von fach- und professionsübergreifenden Bündnissen auf zwei Ebenen: als „Whole-of-Government-Ansatz“ durch politisch Verantwortliche als „Whole-of-Society-Ansatz” im Sinne öffentlicher Verankerung und gesellschaftlichen Engagements. Auch im „Nurturing Care Framework“ der WHO vom Mai 2018 wird dies umfassend aufgegriffen (https://www.who.int/maternal_child_adolescent/documents/nurturing-care-early-childhood-development/en/). Methoden: Analyse bestehender Konzepte und Programme aus Deutschland, aber auch aus anderen Staaten und entsprechenden WHO-Modellprogrammen (insb. South Australia, aber auch den engl. Marmot-Cities, Norwegen, Finnland u.a.). Ergebnisse: Für Kinder und Familien ist dieser intersektorale Ansatz des HiAP in der kommunalen Praxis unter dem Schlagwort der Präventionsketten bereits weit verbreitet. Er findet allerdings kaum systematische Unterstützung auf überregionaler Ebene (Landes- und Bundespolitik). Diskussion: Es bedarf fachliche und politische Impulse dahingehend, die kommunale Praxis durch überregionale Konzepte für Health in All Policies in Bundes- und Landespolitik zu verstärken.
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 | 0.012 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.027 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.010 |
| Open science | 0.001 | 0.009 |
| Research integrity | 0.004 | 0.006 |
| 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".