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Enregistrement W2131588878 · doi:10.1186/1748-5908-9-67

Towards a better understanding of the nomenclature used in information-packaging efforts to support evidence-informed policymaking in low- and middle-income countries

2014· article· en· W2131588878 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

RevueImplementation Science · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesWorld Health Organization
Mots-clésJargonVariety (cybernetics)Health informaticsHealth services researchHealth administrationHealth policyMedicinePublic relationsSet (abstract data type)Public healthComputer sciencePolitical scienceNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The growing recognition of the importance of concisely communicating research evidence and other policy-relevant information to policymakers has underpinned the development of several information-packaging efforts over the past decade. This has led to a wide variability in the types of documents produced, which is at best confusing and at worst discouraging for those they intend to reach. This paper has two main objectives: to develop a better understanding of the range of documents and document names used by the organizations preparing them; and to assess whether there are any consistencies in the characteristics of sampled documents across the names employed to label (in the title) or describe (in the document or website) them. METHODS: We undertook a documentary analysis of web-published document series that are prepared by a variety of organizations with the primary intention of providing information to health systems policymakers and stakeholders, and addressing questions related to health policy and health systems with a focus on low- and middle-income countries. No time limit was set. RESULTS: In total, 109 individual documents from 24 series produced by 16 different organizations were included. The name 'policy brief/briefing' was the most frequently used (39%) to label or describe a document, and was used in all eight broad content areas that we identified, even though they did not have obviously common traits among them. In terms of document characteristics, most documents (90%) used skimmable formats that are easy to read, with understandable, jargon-free, language (80%). Availability of information on the methods (47%) or the quality of the presented evidence (27%) was less common. One-third (32%) chose the topic based on an explicit process to assess the demand for information from policy makers and even fewer (19%) engaged with policymakers to discuss the content of these documents such as through merit review. CONCLUSIONS: This study highlights the need for organizations embarking on future information-packaging efforts to be more thoughtful when deciding how to name these documents and the need for greater transparency in describing their content, purpose and intended audience.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,089
Score d'incertitude au seuil0,614

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,003
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,527
Tête enseignante GPT0,632
Écart entre enseignants0,105 · 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