Notice bibliographique
Résumé
The Canadian Institutes of Health Research's (CIHR), Canada's premier health research funding agency, is moving forward in realizing a more systematic, ongoing integration of citizens' input in priority setting, governance and funding programs and tools. In 2008, the Canadian Institutes of Health Research (CIHR) developed a Framework for Citizen Engagement. This Framework establishes guidelines for implementing a more systematic approach to consulting and engaging citizens, such as in assessing the merit and relevance of research applications, developing strategic plans, setting research priorities and for strengthening their role on CIHR's governance committees. This paper describes the current context for public consultation in Canada's federal health care system, the new CIHR citizen engagement framework and discusses citizen engagement activities and efforts undertaken by CIHR institutes and branches. It reviews the methods used by CIHR to engage citizens in four key focus areas: 1. Representation on CIHR's Boards and Committees; 2. Corporate and Institute strategic plans, priorities, policies, and guidelines; 3. Research priority setting and integrated knowledge translation; 4. Knowledge dissemination and public outreach. In discussing CIHR's experiences, the paper identifies some of the challenges and benefits of engaging citizens in CIHR's research processes, including participating in decision making and informing strategic priorities.
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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 | 0,224 | 0,200 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,033 | 0,041 |
| Communication savante | 0,033 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,049 |
| Intégrité de la recherche | 0,019 | 0,023 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».