Creating and Testing the Concept of an Academic NGO for Enhancing Health Equity: A New Mode of Knowledge Production?
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Collaborative action is required to address persistent and systematic health inequities which exist for most diseases in most countries of the world. OBJECTIVES: The Academic NGO initiative (ACANGO) described in this paper was set up as a focused network giving priority to twinned partnerships between Academic research centres and community-based NGOs. ACANGO aims to capture the strengths of both in order to build consensus among stakeholders, engage the community, focus on leadership training, shared management and resource development and deployment. METHODS: A conceptual model was developed through a series of community consultations. This model was tested with four academic-community challenge projects based in Kenya, Canada, Thailand and Rwanda and an online forum and coordinating hub based at the University of Ottawa. FINDINGS: Between February 2005 and February 2007, each of the four challenge projects was able to show specific outputs, outcomes and impacts related to enhancing health equity through the relevant production and application of knowledge. CONCLUSIONS: The ACANGO initiative model and network has demonstrated success in enhancing the production and use of knowledge in program design and implementation for vulnerable populations.
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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 | 0,060 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,020 |
| Communication savante | 0,010 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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; 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 ».