Bibliographic record
Abstract
La complexité des interventions en promotion de la santé pose la question de la transférabilité de leurs résultats d’un contexte à l’autre. Un outil a été développé et validé : ASTAIRE (AnalySe de la Transférabilité et Accompagnement à l’adaptation des InteRventions en promotion de la santE). L’objectif de cet article est de présenter la version en langue française de cet outil afin de permettre aux acteurs et chercheurs francophones de se l’approprier et d’en faire usage dans une perspective de développement de la promotion de la santé basée sur les preuves. ASTAIRE comprend 23 critères de transférabilité structurés en quatre catégories : population, environnement, mise en œuvre, accompagnement au transfert. Il se compose de deux grilles, l’une pour le reporting des interventions initiales selon des critères de transférabilité, et l’autre pour analyser la comparabilité des contextes et accompagner le transfert. Il a pour objectifs de soutenir le choix d’une intervention la plus adaptée au contexte et d’en accompagner le transfert. Son utilisation peut favoriser le développement des démarches fondées sur les preuves sur la base d’une logique adaptative des interventions. Il permet ainsi de distinguer, par son utilisation collective dans les logiques de projet, les fonctions-clés des interventions, qui fondent leur efficacité et doivent être transférées, des aspects liés à la forme, qui elle, peut être adaptée au contexte.
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 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.004 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.930 | 0.939 |
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; the direct Gemma label and the distilled Codex classifier agree on what is shown here.
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".