Résultats et instruments utilisés dans les interventions de prescription sociale : une métarevue modifiée
Bibliographic record
Abstract
<sec> <title>Introduction</title> Les travaux dont on dispose sur la prescription sociale montrent une grande variété, au sein des études publiées, dans les types de résultats et leur nombre. Nous avons entrepris de décrire les grands thèmes et les instruments associés aux résultats de la prescription sociale, dans l’objectif de renforcer la capacité de recherche et d’évaluation des programmes. </sec> <sec> <title>Méthodologie</title> Cette étude est une métarevue modifiée, réalisée selon des lignes directrices normalisées. Nous avons enregistré l’étude et effectué des recherches dans plusieurs bases de données (toutes langues et années confondues). Les publications incluses devaient avoir été évaluées par les pairs et devaient rendre compte des résultats d’une intervention auprès d’adultes de 18 ans et plus qualifiée de prescription sociale dans la publication elle-même. La période de recherche s’étend jusqu’au 9 juillet 2023. Nous avons sélectionné, dans les revues systématiques retenues, les études primaires qui répondaient à ces mêmes critères d’inclusion. En ce qui concerne les études primaires, nous avons trié les résultats et les instruments extraits en fonction de six grands thèmes provenant d’une taxonomie publiée. Nous avons trouvé l’information relative à la description et aux propriétés de mesure des instruments et mené deux rondes d’évaluation concernant 1) la qualité des revues systématiques et 2) la présentation de données en lien avec les instruments dans les études primaires. Nous avons fait une synthèse narrative des revues, des études primaires et des résultats (PROSPERO 2023 CRD42023434061). </sec> <sec> <title>Résultats</title> Dix revues systématiques et 33 études primaires ont répondu aux critères d’inclusion de notre revue. Les résultats couvrent la plupart des grands thèmes de la taxonomie, en particulier les facteurs psychosociaux (comme le bien-être) et, dans une moindre mesure, la cognition, l’activité physique, ainsi que les aidants naturels et les bénévoles. Nous avons constaté que peu d’études fournissaient des données détaillées sur les caractéristiques sociodémographiques des participants ou sur les propriétés de mesure des instruments. </sec> <sec> <title>Conclusion</title> Notre synthèse brosse une vue d’ensemble des résultats et des instruments qui sont utilisés dans les interventions de prescription sociale et cerne également les lacunes des connaissances en la matière. Ce travail jette les bases de la prochaine étape de notre démarche : la sélection des résultats associés à la prescription sociale qui comptent le plus pour les parties intéressées, notamment les usagers, les prestataires et les décideurs. </sec>
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.000 |
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.
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 teacher head, 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".