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Record W7076597333 · doi:10.25968/opus-3665

Gesundheitskompetenzen in Hochschulen entwickeln - Studierende für ihre berufliche Zukunft stärken

2025· other· de· W7076597333 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueSerWisS (University of Applied Sciences and Arts Hannover) · 2025
Typeother
Languagede
FieldMedicine
TopicPrenatal Screening and Diagnostics
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsCenter (category theory)Quarter (Canadian coin)Information center

Abstract

fetched live from OpenAlex

Die vorliegende Handreichung präsentiert die zentralen Ergebnisse des Projekts Nachhaltigkeit und Transferoptionen studentischer Gesundheitskompetenzen in berufliche Settings - GeKoNnTeS, welches als Kooperationsprojekt der Hochschule Hannover, des Arbeitsbereichs Kindheits- und Jugendforschung im Sport sowie des Hochschulsports der Universität Paderborn und der Techniker Krankenkasse in den Jahren 2020 bis 2024 durchgeführt wurde. Unter dem besonderen Blickwinkel des Transfers, verstanden als dialogischem Prozess zwischen Wissenschaft, Hochschulen und Akteurinnen und Akteuren aus zukünftigen beruflichen Handlungsfeldern der Studierenden, stand die (Weiter-) Entwicklung und Evaluation praxisorientierter Ansätze zur Förderung studentischer Gesundheitskompetenzen im Mittelpunkt. An der Hochschule Hannover wurde ein praxisorientiertes Zertifikatsprogramm zur Förderung berufsbezogener Gesundheitskompetenzen entwickelt und in enger Zusammenarbeit mit Akteurinnen und Akteuren aus der Bildungs- und Berufspraxis erprobt. An der Universität Paderborn lag der Schwerpunkt konkret auf der Weiterentwicklung von zwei etablierten Zertifikatsprogrammen: dem Gesundheitspass für Studierende sowie dem Profilstudium Gute Gesunde Schule. Zudem wurde eine hochschuldidaktische Weiterbildung zur Förderung bewegungsbezogener Gesundheitskompetenzen von Lehrenden und Studierenden entwickelt und formativ evaluiert. Die vorliegende Handreichung unterstützt den Wissenstransfer zwischen Hochschulen und bietet im ersten Teil eine detaillierte Darstellung der entwickelten Maßnahmen, die als Best-Practice-Beispiele für andere Institutionen dienen können. Am Ende der einzelnen Beiträge befinden sich Leitfragen bzw. Checklisten, die in diesem Kontext Orientierung bieten sollen. Im zweiten Teil ist die Dokumentation der Transferveranstaltung „Gesundheitskompetenzen in Hochschulen entwickeln – Studierende für ihre berufliche Zukunft stärken“, die zum Projektende im Exzellenz Start-up Center Ostwestfalen-Lippe der Universität Paderborn durchgeführt wurde, zu finden. Diese eintägige Veranstaltung widmete sich ebenfalls dem Wissenstransfer der erarbeiteten Zertifikatsprogramme und Fortbildungs- bzw. Weiterbildungsmaßnahmen zur Förderung studentischer Gesundheitskompetenzen. Die zu findende Tagungsdokumentation ergänzt den ersten Teil der Handreichung, indem sie die Perspektiven verschiedener Hochschul- und Praxisakteurinnen und -akteure zum Transfer von Gesundheitskompetenzen integriert. Darüber hinaus werden die Ergebnisse der während der Veranstaltung durchgeführten Workshops vorgestellt, die wertvolle Einblicke und Anregungen für die Weiterentwicklung studentischer Gesundheitskompetenzen im hochschulischen Kontext bieten. Insgesamt richtet sich die Handreichung insbesondere an Hochschulen, die ihre Konzepte zur Stärkung studentischer Gesundheitskompetenzen (weiter-)entwickeln möchten, sowie an Akteurinnen und Akteure aus der beruflichen Praxis, die Interesse an der Thematik haben.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.044
metaresearch head score (Gemma)0.071
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.044
Threshold uncertainty score0.231

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0440.071
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0040.003
Science and technology studies0.0030.002
Scholarly communication0.0130.007
Open science0.0020.007
Research integrity0.0020.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0310.007

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.

Opus teacher head0.017
GPT teacher head0.247
Teacher spread0.230 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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".

Quick stats

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Published2025
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