SUPPORT Tools for evidence-informed health Policymaking (STP) 2: Improving how your organisation supports the use of research evidence to inform policymaking
Notice bibliographique
Résumé
This article is part of a series written for people responsible for making decisions about health policies and programmes and for those who support these decision makers. In this article, we address ways of organising efforts to support evidence-informed health policymaking. Efforts to link research to action may include a range of activities related to the production of research that is both highly relevant to--and appropriately synthesised for--policymakers. Such activities may include a mix of efforts used to link research to action, as well as the evaluation of such efforts. Little is known about how best to organise the range of activity options available and, until recently, there have been relatively few organisations responsible for supporting the use of research evidence in developing health policy. We suggest five questions that can help guide considerations of how to improve organisational arrangements to support the use of research evidence to inform health policy decision making. These are: 1. What is the capacity of your organisation to use research evidence to inform decision making? 2. What strategies should be used to ensure collaboration between policymakers, researchers and stakeholders? 3. What strategies should be used to ensure independence as well as the effective management of conflicts of interest? 4. What strategies should be used to ensure the use of systematic and transparent methods for accessing, appraising and using research evidence? 5. What strategies should be used to ensure adequate capacity to employ these methods?
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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 | 0,358 | 0,611 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,016 |
| Communication savante | 0,055 | 0,057 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,036 |
| Intégrité de la recherche | 0,024 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,032 | 0,037 |
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 ».