Can Joined-Up Data Lead to Joined-Up Thinking? The Western Australian Developmental Pathways Project
Notice bibliographique
Résumé
Modern societies are challenged by "wicked problems" - by definition, those that are difficult to define, multi-causal and hard to treat. Problems such as low birth weight, obesity, mental ill health, teenage pregnancy, educational difficulties and juvenile crime fit this category. Given the complex nature of these problems, they require the best data in order to measure them, guide policy frameworks and evaluate whether the steps taken to address them are actually making a difference. What such problems really require are joined-up approaches to enable effective solutions. In this paper, we describe a unique initiative to encourage a more preventive, whole-of-government approach to these problems - the Developmental Pathways Project, which has enabled the linkage of a large number of de-identified administrative databases in order to explore the pathways into and out of the negative outcomes affecting our children and youth. This project has not only enabled the linkage of agency data, but also of agency personnel, in order to improve and promote cross-agency research, policy and preventive solutions. Through the use of these linkages we are attempting to shift the paradigm to encourage agencies to appreciate that these "wicked problems" demand a preventive approach, as well as the provision of effective services for those already affected.
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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 | 0,273 | 0,465 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,013 |
| Communication savante | 0,018 | 0,029 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,026 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».