Second Global Symposium on Health Systems Research: a conference impact evaluation
Notice bibliographique
Résumé
Evaluation researchers have confirmed the importance of conference evaluation, but there remains little research on the topic, perhaps in part because evaluation methodology related to conference impact is underdeveloped. We conducted a study evaluating a 4-day long health conference, the Second Global Symposium on Health Systems Research (HSR), which took place in Beijing in November 2012. Using a conference evaluation framework and a mixed-methods approach that involved in-conference surveys, in-conference interviews and 7-month post-conference interviews, we evaluated the impact of the Symposium on attendees' work and the field of health systems research. The three major impacts on participants' work were new knowledge, new skills and new networks, and many participants were able to provide examples of how obtaining new knowledge, skills or collaborations had changed the way they conduct their work. Participants noted that the Symposium influenced the field of HSR only in so far as it influenced the capacity of stakeholders, but did not lead to any high level agenda or policy changes, perhaps due to the insufficient length of time (7 months) between the Symposium and post-conference follow-up. This study provides an illustration of a framework useful for conference organizers in the evaluation of future conferences, and of a unique methodology for evaluation researchers.
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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 | 0,421 | 0,363 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,006 |
| Communication savante | 0,013 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 ».