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Record W3089779248 · doi:10.24095/hpcdp.29.4.02f

Réseau intersectoriel pour la prévention des maladies chroniques : le cas de l’Alberta Healthy Living Network

2009· article· fr· W3089779248 on OpenAlexaffvenueabout
Robert Geneau, Barbara Legowski, Sylvie Stachenko

Bibliographic record

VenueMaladies chroniques au Canada · 2009
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicHealth disparities and outcomes
Canadian institutionsPublic Health Agency of Canada
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les maladies chroniques (MC) sont la principale cause de décès et d’incapacités à l’échelle mondiale. Les spécialistes des MC favorisent depuis longtemps le recours à des approches intersectorielles afin de consolider les efforts en matière de prévention des MC. Cette étude qualitative de cas a pour objet d’examiner les avantages et les difficultés perçus associés à l’établissement d’un réseau intersectoriel dédié à la prévention des MC. Deux thèmes dominants sont ressortis des données recueillies lors des entrevues réalisées auprès de membres importants de l’Alberta Healthy Living Network (AHLN ou le Réseau). Le premier thème a trait aux divergences de points de vue quant au rôle du Réseau, plus précisément en ce qui concerne ses interventions et les résultats qu’il obtient, notamment lorsqu’il s’agit de promouvoir les politiques adoptées. Le second thème est centré sur les avantages et l’utilité de l’AHLN, et sur la difficulté de faire état de résultats non quantifiables. Même si les personnes interviewées ont reconnu que l’AHLN avait contribué aux travaux intersectoriels menés en Alberta en prévention des maladies chroniques et favorisé la collaboration entre les membres du Réseau, plusieurs n’ont pas perçu ces réalisations comme une fin en soi et souhaitent maintenant voir le Réseau s’orienter davantage vers des activités génératrices de changements. La gestion d’attentes divergentes a eu une grande incidence sur le fonctionnement du Réseau.

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)0.001
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 categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.499
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
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 head0.016
GPT teacher head0.289
Teacher spread0.274 · 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; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
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

Citations0
Published2009
Admission routes3
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