‘The Anglo-Saxon disease’: a pilot study of the barriers to and facilitators of the use of randomised controlled trials of social programmes in an international context: Table 1
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There appears to be considerable variation between different national jurisdictions and between different sectors of public policy in the use of evidence and particularly the use of randomised controlled trials (RCTs) to evaluate non-healthcare sector programmes. METHODS: As part of a wider study attempting to identify RCTs of public policy sector programmes and the reasons for variation between countries and sectors in their use, we carried out a pilot study which interviewed 10 policy makers and researchers in six countries to elicit views on barriers to and facilitators of the use of RCTs for social programmes. RESULTS: While in common with earlier studies, those interviewed expressed a need for unambiguous findings, timely results and significant effect sizes, users could, in fact, be ambivalent about robust methods and robust answers about what works, does not work or makes no difference, particularly where investment or a policy announcement was planned. Different national and policy sector cultures varied in their use of and support for RCTs. CONCLUSIONS: In order to maximise the use of robust evaluations of public programmes across the world it would be useful to examine, systematically, cross-national and cross-sectoral variations in the use of different methods including RCTs and barriers to and facilitators of their use. Sound research methods, whatever their scientific value, are no guarantee that findings will be useful or used. 'Stories' have been shown to influence policy; those advocating the use of RCTs may need to provide convincing narratives to avoid repetition about their value.
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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 | 0,266 | 0,419 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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; 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 ».