Bibliographic record
Abstract
gelistirme, 1986 yilinda Ottawa Bildirgesi’nde “insanlarin sagliklarini kontrol etmelerini ve sagliklarini iyilestirmelerini saglama sureci” olarak tanimlanmistir. Sagligi gelistirme girisimleri guclendirici, katilimci, butunsel, sektorler arasi, adil, surdurulebilir ve cok stratejili olmalidir. Sagligi gelistirme mudahale/programlarinda degerlendirme, mudahale/program ile ilgili temel sorulari (katilim, coklu yontemler, kapasite gelistirme ve uygunluk) cevaplamak ve mudahale/program hakkinda kararlar almak icin bilgilerin sistemik olarak toplanmasidir. Mudahale/Program degerlendirme turleri bicimlendirici degerlendirme, surec degerlendirme, etki degerlendirmesi ve sonuc degerlendirmesidir. Iyi tasarlanmis bir degerlendirme cercevesi, bir programin amac ve hedeflerinin anlasilmasini arttirir, sonuclarin tanimlanmasini kolaylastirir ve program gelistirme sirasinda bir planlama araci olarak kullanilabilir. Program degerlendirmeyi kim yapmali sorusu da tasarim asamasinda dusunulup cevaplanmasi gereken en temel sorulardan biridir. Yurutulen programi en iyi ortaya koyacak calismayi yapmak icin yine degerlendirme cesitlerinden en uygun olani secmek birincil onceliklerdendir. Program degerlendirmeye, calismayi kimin yapacagi, ne icin ve nerede yapilacagi, hangi paydaslarla calisilacagi, ne amacla yapilacagi gibi bircok soru ve cevap dusunulerek baslanmalidir. Bu gozden gecirme calismasinda literaturde sagligin gelistirilmesi mudahale/programlarinda yaygin olarak kullanilan degerlendirme cercevelerinin; Hastalik Kontrol ve Onleme Merkezi(CDC)’nin olusturdugu degerlendirme model, RE-AIM (Reach, efficacy, adoption, implementation and maintenance) ve CIPP (Context, Input, Process and Product - Baglam, Girdi, Surec ve Hizmet) modelinin tanitilmasi ve program degerlendirme cesitlerinin kisaca aciklanmasi amaclanmistir. Anahtar Kelimeler: Sagligi Gelistirme, Program Degerlendirme, Hastalik Kontrol ve Onleme Merkezi(CDC)’nin Olusturdugu Degerlendirme Modeli, RE-AIM modeli, CIPP modeli. Yazilan ulusal kitaplar veya kitaplarda bolumler : “Toplum Sagligi Merkezi Calisanlarina Yonelik Sagligin Gelistirilmesi Egitimi Rehberi” T.C.Saglik Bakanligi, 2011., (ISBN:978-975-590-363-7) Ulusal hakemli dergilerde yayimlanan makaleler : Col, M., Caliskan, D., Canat, S., “SCL 90.R Tarama Testinin Bir Lise ve Yuksekokuldaki Sonuclari”, T.C. S.B. Ankara Numune Hastanesi Tip Dergisi , 34(1), 65-68, (1994). Ocaktan, E., Ozdemir, O., Caliskan, D., Ozyurda, F., Col, M., Tumay, E., “Ankara Universitesi Tip Fakultesi Halk Sagligi Anabilim Dali'nda Yurutulmekte Olan Aile Planlamasi Danismanligi ve Rahim Ici Arac Uygulama Kurslarinin Degerlendirilmesi”, Ankara Universitesi Tip Fakultesi Mecmuasi, 56(3), 141-146, (2003). Idil, A., Caliskan, D., Erdogan, G., Erdogan, M., Tuncbilek, A., Baskal, N., Isik, A., Corapcioglu, D., Keklik, A., “Abidinpasa Saglik Grup Baskanligi Bolgesinde Diabetik Retinopati Taramasi I. Ara Rapor Sonuclari”, MN Oftalmoloji , 8(3), 282-286, (2001). *Ayrica bu makalenin esas alindigi arastirma raporu Turkiye Bilimsel ve Teknik Arastirma Kurumu, Saglik Bilimleri Arastirma Grubu tarafindan basilmistir Mayis-2001, Ankara. Yazilan ulusal/uluslararasi kitaplar veya kitaplardaki bolumler: Yazilan ulusal/uluslararasi kitaplar: The Epidemiology of Measles in Europe: The analysis of country Turkey (2017)., Baki Seher,OCAKTAN MINE ESIN,YOZGATLIGIL CEYLAN,CALISKAN DENIZ,PIYAL BIRGUL,AKDUR RECEP, Lambert Academic Publishing, Editor:Deniz Caliskan, Basim sayisi:1, Ingilizce(Bilimsel Kitap), (Yayin No: 3857346) Uluslararasi hakemli dergilerde yayimlanan makaleler : CALISKAN DENIZ, PIYAL BIRGUL,AKDUR RECEP,OCAKTAN MINE ESIN,YOZGATLIGIL CEYLAN (2016). An analysis of the incidence of measles in Turkey since 1960. Turk J Med Sci, 23(46), 1101-1107., Doi: 10.3906/sag-1503-62 (Yayin No: 3223053)
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 | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.031 | 0.008 |
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".