Notice bibliographique
Résumé
McGrail, Zierler and Ip do an excellent job of analyzing the complex issues surrounding the value-for-money challenge in healthcare. In response to their call for a new perspective, the following observations are made. Many questions can be asked to help articulate values. More will be accomplished in the short and medium term by focusing on the simpler questions. Some questions about value will never have an absolute answer with complete agreement. Furthermore, what is valued in healthcare tends to be clouded by what is rewarded in healthcare. Although the authors call for reviving the notion of building a pan-Canadian health information strategy, there are excellent examples of provincial success stories on which to build (e.g., Ontario's Wait Times Information System). Research and evaluation will not add value unless they are closely linked to the knowledge needs of decision- and policy makers. In reply to the authors' call to stop treating information technology as optional and demand that anyone paid with public funds report on the use of those funds, it should be recognized that information technology is the enabler that everyone should use. What we need to stop treating as optional is accountability and appropriateness for the use of funds.
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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 | 0,020 | 0,067 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,019 |
| Communication savante | 0,012 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,075 | 0,074 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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 ».