When Health Services Researchers and Policy Makers Interact: Tales from the Tectonic Plates
Notice bibliographique
Résumé
There has been a strong push over the last decade for health services researchers to become "relevant," to work with policy makers to translate evidence into action. What has been learned from this interaction? The pooled experiences of health services researchers across the country, including those at the Manitoba Centre for Health Policy (MCHP), suggest five key lessons. First, policy makers pay more attention to research findings if they have invested their own funds and time. Second, researchers must make major investments in building relationships with policy makers, because there are inevitable tensions between what the two parties need and do. Third, researchers must be able to figure out and communicate the real meaning of their results. Fourth, health services researchers need a "back-pocket" mindset, as they cannot count on immediate uptake of results; because the issues never go away, evidence, if known and easily retrievable, is likely to have an eventual impact. Finally, getting evidence into the policy process does not come cheaply or easily, but it can be done. The overriding lesson learned by health services researchers is the importance of relationship-building, whether in formalizing contractual relationships, building and maintaining personal trust, having a communications strategy or increasing the involvement of users in the research process.
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.
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 | 0,176 | 0,153 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,073 | 0,159 |
| Communication savante | 0,087 | 0,082 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,068 |
| Intégrité de la recherche | 0,047 | 0,057 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,005 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».