Zwischen politischen Zielen und niedrigschwelliger Umsetzung: Chancen und Herausforderungen der Digitalisierung in der settingbezogenen Gesundheitsförderung – Ein Erfahrungsbericht der Landesvereinigu...
Bibliographic record
Abstract
0. Einleitung 308 1. Die Organisation von Gesundheitsförderung auf Länderebene 308 2. Die LVG MV als Partnerin in der Gesundheitsförderung 309 3. Digitalisierung in der Gesundheitsförderung: Einführung und Begriffsbestimmung 310 4. Digitalisierung der Gesundheitsförderung aus Sicht der LVG MV 312 4.1 Veränderung der Angebote für Multiplikator*innen und Endverbrau cher*innen durch die Digitalisierung 313 4.2 Veränderung der Arbeitsweise für die LVG MV durch die Digitalisierung 315 4.3 Chancen und Herausforderungen durch Digitalisierung in der Gesundheits förderung 316 5. Fazit 319 Literatur 321 Zusammenfassung Digitale Gesundheitsförderung erfordert von Institutionen Engagement und Bereitschaft zu Veränderungen.Konzeption und Umsetzung digitaler Angebote bündeln personelle, materielle und finanzielle Ressourcen.Be deutender Vorteil digitaler Angebote ist die Flexibilität der Nutzbarkeit: Lange Anfahrtswege entfallen, unkompliziertes Netzwerken wird ermög licht und es können neue Zielgruppen erreicht werden.Die Nutzung digitaler Angebote erfordert ein Mindestmaß an Gesundheitskompetenz und Eigenverantwortung.Deshalb ist es erforderlich, dass die Angebote 307
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 | 0.009 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.035 |
| Scholarly communication | 0.019 | 0.018 |
| Open science | 0.001 | 0.015 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".