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Enregistrement W2115722485 · doi:10.1186/1478-4505-7-s1-s4

SUPPORT Tools for evidence-informed health Policymaking (STP) 4: Using research evidence to clarify a problem

2009· article· en· W2115722485 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueHealth Research Policy and Systems · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensHamilton Health SciencesMcMaster University
Organismes subventionnairesDirektoratet for UtviklingssamarbeidAlliance for Health Policy and Systems ResearchEuropean Commission
Mots-clésLegislatureHealth policyPublic relationsHealth administrationHealth services researchNewspaperAction (physics)PoliticsPolitical scienceHealth careSociologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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. Policymakers and those supporting them often find themselves in situations that spur them on to work out how best to define a problem. These situations may range from being asked an awkward or challenging question in the legislature, through to finding a problem highlighted on the front page of a newspaper. The motivations for policymakers wanting to clarify a problem are diverse. These may range from deciding whether to pay serious attention to a particular problem that others claim is important, through to wondering how to convince others to agree that a problem is important. Debates and struggles over how to define a problem are a critically important part of the policymaking process. The outcome of these debates and struggles will influence whether and, in part, how policymakers take action to address a problem. Efforts at problem clarification that are informed by an appreciation of concurrent developments are more likely to generate actions. These concurrent developments can relate to policy and programme options (e.g. the publication of a report demonstrating the effectiveness of a particular option) or to political events (e.g. the appointment of a new Minister of Health with a personal interest in a particular issue). In this article, we suggest questions that can be used to guide those involved in identifying a problem and characterising its features. These are: 1. What is the problem? 2. How did the problem come to attention and has this process influenced the prospect of it being addressed? 3. What indicators can be used, or collected, to establish the magnitude of the problem and to measure progress in addressing it? 4. What comparisons can be made to establish the magnitude of the problem and to measure progress in addressing it? 5. How can the problem be framed (or described) in a way that will motivate different groups?

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,077
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,662
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0770,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0100,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,860
Tête enseignante GPT0,724
Écart entre enseignants0,136 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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