SUPPORT Tools for evidence-informed health Policymaking (STP) 14: Organising and using policy dialogues to support evidence-informed policymaking
Notice bibliographique
Résumé
This article is part of a series written for people responsible for making decisions about health policies and programmes and for those who support these decision makers. Policy dialogues allow research evidence to be considered together with the views, experiences and tacit knowledge of those who will be involved in, or affected by, future decisions about a high-priority issue. Increasing interest in the use of policy dialogues has been fuelled by a number of factors: 1. The recognition of the need for locally contextualised 'decision support' for policymakers and other stakeholders 2. The recognition that research evidence is only one input into the decision-making processes of policymakers and other stakeholders 3. The recognition that many stakeholders can add significant value to these processes, and 4. The recognition that many stakeholders can take action to address high-priority issues, and not just policymakers. In this article, we suggest questions to guide those organising and using policy dialogues to support evidence-informed policymaking. These are: 1. Does the dialogue address a high-priority issue? 2. Does the dialogue provide opportunities to discuss the problem, options to address the problem, and key implementation considerations? 3. Is the dialogue informed by a pre-circulated policy brief and by a discussion about the full range of factors that can influence the policymaking process? 4. Does the dialogue ensure fair representation among those who will be involved in, or affected by, future decisions related to the issue? 5. Does the dialogue engage a facilitator, follow a rule about not attributing comments to individuals, and not aim for consensus? 6. Are outputs produced and follow-up activities undertaken to support action?
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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 | 0,144 | 0,273 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,011 |
| Communication savante | 0,036 | 0,033 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,035 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,038 | 0,024 |
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 ».