Information Seeking Experiences of Canadian Pharmaceutical Policy Makers
Notice bibliographique
Résumé
Background Research-informed public policy is often articulated as an ideal. Yet, “evidence-based policy making” has also been critiqued for not fully taking into account the context in which policy makers actually work. This exploratory study investigates the work-related information seeking experiences of key informants engaged in pharmaceutical policy making in Canada. Methods As part of a broader research prioritysetting process, we conducted semi-structured interviews with a purposive sample of 15 Canadian pharmaceutical policy decision makers. Interviews were audio-recorded, transcribed and coded using NVivo 8. We used descriptive qualitative analysis influenced by grounded theory methods We compared our results with Leckie, Pettigrew & Sylvain’s General Model of Information Seeking of Professionals to create a model specific to our study population. Pharmaceutical policy makers need information for their work, and their information seeking is not dissimilar to that of other professionals. Results Approaches to seeking were diverse, and may reflect a status hierarchy in which access to resources is unequally distributed. Sources used also appeared to indicate levels of status. Affective outcomes were commonly disappointment, desire for a single go-to source, and resignation to making do without evidence. Time pressures were a concern across respondents, and influenced seeking actions as well as outcomes. Conclusions Specific types and time-sensitivity of needs, as well as a lack of established sources, create affective outcomes that point to areas of improvement for information sharing and knowledge translation. In the absence of a dedicated, independent source for rapid-response policy research, Canadian pharmaceutical policy makers will continue to satisfice with available resources, and barriers to evidence-informed policy will persist.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,037 | 0,011 |
| Communication savante | 0,013 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».