Information behaviour of Canadian pharmaceutical policy makers
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Understanding the information behaviour of policy makers targeted by knowledge translation efforts is key to improving policy research impact. This study explores the reported information behaviour of pharmaceutical policy decision-makers in Canada, a country highly associated with evidence-based practice yet still facing substantial barriers to evidence-informed health policy. METHODS: We conducted semi-structured telephone interviews with a purposive sample of 15 Canadian pharmaceutical policy decision-makers. Results of the descriptive, qualitative analysis were compared with the General Model of Information Seeking of Professionals (GMISP) proposed by Leckie, Pettigrew and Sylvain in 1996. RESULTS: Characteristics of information needs included topic, depth/breadth of questions and time sensitivity. Approaches to information seeking were variously scattershot, systematic and delegated, depending on the characteristics as well as respondent resources. Major source types were human experts, electronic sources and trusted organisations. Affective (emotion-related) outcomes were common, including frustration and desire for better information systems and sources. CONCLUSIONS: The GMISP model may be adapted to model information behaviour of Canadian pharmaceutical policy makers. In the absence of a dedicated, independent source for rapid-response policy research, these policy makers will likely continue to satisfice (make do) 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 | 0,019 | 0,078 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».