“It’s a Feel. That’s What a Lot of Our Evidence Would Consist of ”: Public Health Practitioners’ Perspectives on Evidence
Notice bibliographique
Résumé
This article describes how evidence is defined and used in two British Columbia public health departments during the implementation of a Healthy Living initiative in 2009. Through interviews with 21 public health staff and decision makers, the author sought to investigate how "evidence" was defined by both frontline and management staff and how it was used in decision making. The authors found public health staff, particularly frontline practitioners, to be drawn to grassroots and local "lived experience" evidence. This tacit wisdom, in combination with evidence from academia and clinical evidence accessed through disciplinary or professional networks, offered a knowledge transition opportunity to inform decision making, rather than what can be characterized in the literature as unidirectional knowledge translation. It is often difficult for staff to digest and interpret research as part of their work day because of the volume and density of information that typically counts as evidence. Moreover, there exist challenges to identify and gather indicators as evidence of their work.
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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 | 0,295 | 0,332 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,089 |
| Communication savante | 0,039 | 0,033 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,023 |
| Intégrité de la recherche | 0,022 | 0,045 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».