Gesundheitliche Chancengleichheit in der digitalen Gesundheitsförderung und Prävention am Beispiel des Settings Schule
Bibliographic record
Abstract
0. Einleitung 154 1. Wechselwirkungen gesundheitlicher, sozialer und digitaler Ungleichheiten in Bezug zum Settingansatz 155 1.1 Sozioökonomischer Status und Gesundheit 155 1.2 Unterschiedliche Auswirkungen von (digitalen) Gesundheitsinterventionen 156 1.3 Settingbasierte Ansätze zur (digitalen) Gesundheitsförderung und Prävention 158 2. Digitale Technologien in der Gesundheitsförderung und Prävention 159 3. Beleuchtung von Ungleichheiten in der digitalen Gesundheitsförderung und Prä vention am Beispiel des Settings Schule 160 3.1 Bedeutung des Settings Schule für Gesundheitsförderung und Prävention und die digitalen Gesundheitskompetenz bei Schüler*innen und Lehrpersonal 160 3.2 Stand der Digitalisierung im Setting Schule 161 3.3 Digitale Technologien im Setting Schule und deren Verbreitung 162 3.4 Handlungsfelder digitaler Technologien zur schulischen Gesundheitsförde rung und Prävention 164 3.5 Wirksamkeit digitaler Technologien zur schulischen Gesundheitsförderung und Prävention unter Berücksichtigung von Ungleichheitsaspekten 165 4. Schlussfolgerungen 167 Literatur 168 Zusammenfassung Digitale settingbasierte Interventionen sind ein Zukunftsthema für Ge sundheitsförderung und Prävention und bergen Chancen sowie Herausfor derungen im Hinblick auf gesundheitliche Ungleichheiten.In Hinblick auf eine mögliche Reduktion gesundheitlicher Ungleichheiten ist neben einer flächendeckenden technischen Ausstattung auch die Befähigung von Kin 153
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.037 | 0.007 |
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".