Une nouvelle section pour la revue <i>Global Health Promotion</i> : faire de la recherche en promotion de la santé
Bibliographic record
Abstract
La question de savoir sur quel corpus de connaissances il convient de fonder les politiques et les pratiques de promotion de la santé a été posée dès l'origine.Au fil du temps et du fait de l'accroissement considérable de la base de connaissances scientifiques disponibles, elle a pris une tournure radicalement différente.En effet, s'il s'est agi pendant longtemps de s'appuyer sur des résultats de recherche rares et disparates, ce n'est plus le cas aujourd'hui.Longtemps décrite comme une entreprise multidisciplinaire (1) et éclectique du point de vue des méthodes (2), la recherche en promotion de la santé se constitue graduellement en champ distinct, c'est-à-dire un espace dans lequel les chercheurs partagent une identité, des cadres de pensée, des approches de production de connaissance et un cadre éthique explicite (3).C'est dans le but de formaliser la constitution d'un champ distinct pour la recherche en promotion de la santé et de mobiliser les chercheurs qui y participent que nous avons lancé le projet de publication d'un Global Handbook of Health Promotion Research (4).Pour asseoir concrètement notre structuration du champ sur les pratiques mises en œuvre dans des projets conduits par les chercheurs qui s'y identifient, nous avons largement diffusé un appel à contributions.Cet appel a connu un succès qui a grandement dépassé nos attentes.Ayant reçu plus de 80 chapitres en provenance de tous les continents, nous avons opté pour développer et publier un handbook en trois volumes.Le sous-titre du volume 1 est : Mapping Health Promotion Research.Ce volume se veut un large tour d'horizon de la recherche qui se fait en promotion de la santé et comment elle est conduite.Il comprend 50 chapitres dans lesquels les chercheurs décrivent en détail les pratiques qu'ils mettent en 1079733P ED0010.1177/17579759221079733ÉditorialL.
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 | 0.035 | 0.096 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.010 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.011 | 0.010 |
| Bibliometrics | 0.013 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.028 | 0.011 |
| Open science | 0.009 | 0.006 |
| Research integrity | 0.068 | 0.051 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.032 | 0.022 |
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".