Notice bibliographique
Résumé
In the Chronicles of Narnia series by C.S. Lewis, Aslan the all-powerful but benevolent lion does not need to have his tail twisted; rather, he twists tails to create convergence and harmony in his dream world. In this issue's lead article, "Twisting the Lion's Tail: Collaborative Health Policy Making in British Columbia," the authors discuss the problems regarding better coordination of health services research, knowledge translation and policy making. The roles of academia, health authorities and government are presently unclear, with leadership differences, power discrepancies, conflicting agendas, lag times and systemic structural complexity. Exploring these issues in British Columbia, Lindstrom, MacLeod and Levy advocate a change in perspective from practice gaps to bridging knowledge boundaries. Recommendations include networking of academia, action research and strengthening of relationships between stakeholders. However, a key cohesive element seems missing. Health technology assessment (HTA) is a formidable, dynamic driving force. With over 20 years' experience in HTA, Canada has a number of world-class innovative agencies federally and provincially that actively involve academia to generate evidence for informed policy making. Increased use of evidence-based medicine in research and the clinic may be achieved by augmenting HTA's scientific capacity through the creation of pan-Canadian exchange forums and by boosting the demand for knowledge translation.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,007 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,031 | 0,015 |
| Communication savante | 0,019 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,024 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,006 |
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 ».