A stakeholder-driven agenda for advancing the science and practice of scale-up and spread in health
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although significant advances have been made in implementation science, comparatively less attention has been paid to broader scale-up and spread of effective health programs at the regional, national, or international level. To address this gap in research, practice and policy attention, representatives from key stakeholder groups launched an initiative to identify gaps and stimulate additional interest and activity in scale-up and spread of effective health programs. We describe the background and motivation for this initiative and the content, process, and outcomes of two main phases comprising the core of the initiative: a state-of-the-art conference to develop recommendations for advancing scale-up and spread and a follow-up activity to operationalize and prioritize the recommendations. The conference was held in Washington, D.C. during July 2010 and attended by 100 representatives from research, practice, policy, public health, healthcare, and international health communities; the follow-up activity was conducted remotely the following year. DISCUSSION: Conference attendees identified and prioritized five recommendations (and corresponding sub-recommendations) for advancing scale-up and spread in health: increase awareness, facilitate information exchange, develop new methods, apply new approaches for evaluation, and expand capacity. In the follow-up activity, 'develop new methods' was rated as most important recommendation; expanding capacity was rated as least important, although differences were relatively minor. SUMMARY: Based on the results of these efforts, we discuss priority activities that are needed to advance research, practice and policy to accelerate the scale-up and spread of effective health programs.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,040 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle