Évaluation logique de trois (3) campagnes de prévention contre le VIH/Sida à Montréal
Bibliographic record
Abstract
À l’heure où nous écrivons, l’ONU enregistre 33 million de personnes touchées par le VIH/Sida. Dans les perspectives actuelles de lutte contre la propagation de la pandémie, plusieurs moyens peuvent être mis en place : utilisation du condom, dépistage, échange de seringues, abstinence… Mais une question se pose : quels éléments nous influencent dans l’utilisation d’une telle ou telle pratique? Faisant usage des stratégies de marketing social, les campagnes de prévention contre le VIH/Sida mettent l’emphase sur l’empowerment des individus face à leur prise de risque. Par ce biais, on tente de changer certains comportements et d’en adopter de nouveaux plus sécuritaires pour la santé. Nous avons évalué ici trois (3) campagnes de prévention contre le VIH/Sida à Montréal. Le but de cette recherche a été de distinguer les éléments pouvant faciliter la planification des campagnes dans une perspective de diminution de l’incidence du VIH/Sida. Lors de la prise de décisions concernant l'évaluation d'une campagne de prévention de lutte contre le VIH/Sida, plusieurs points fondamentaux sont à considérer : la source de l’information, le message, le canal utilisé, les caractéristiques du récepteur et l’effet désiré par la campagne. Ces aspects sont primordiaux dans la prise de conscience de la campagne. Mais attention, ce type d'évaluation n'est pas conçu pour en démontrer son efficacité. Notre étude nous confirme l’importance de l’évaluation des campagnes de prévention aux différents stades de leurs conceptions. Cette recherche nous pousse à connaître les détails du programme de prévention et ainsi avoir une bonne compréhension du déroulement de l'intervention dans une perspective future d’en expliquer l’efficacité
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 | 0.007 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".