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Enregistrement W2166822314 · doi:10.1186/1478-4505-7-s1-s18

SUPPORT Tools for Evidence-informed Policymaking in health 18: Planning monitoring and evaluation of policies

2009· article· en· W2166822314 sur OpenAlexaff
Atle Fretheim, Andrew D Oxman, John N. Lavis, Simon Lewin

Notice bibliographique

RevueHealth Research Policy and Systems · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesDirektoratet for UtviklingssamarbeidAlliance for Health Policy and Systems ResearchEuropean Commission
Mots-clésMonitoring and evaluationHealth services researchHealth policyHealth administrationProcess (computing)Public relationsSocial policyProgram evaluationTerm (time)Process managementMedicinePublic healthActuarial scienceBusinessPublic economicsManagement sciencePolitical sciencePublic administrationComputer scienceNursingEconomicsEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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. The term monitoring is commonly used to describe the process of systematically collecting data to inform policymakers, managers and other stakeholders whether a new policy or programme is being implemented in accordance with their expectations. Indicators are used for monitoring purposes to judge, for example, if objectives are being achieved, or if allocated funds are being spent appropriately. Sometimes the term evaluation is used interchangeably with the term monitoring, but the former usually suggests a stronger focus on the achievement of results. When the term impact evaluation is used, this usually implies that there is a specific attempt to try to determine whether the observed changes in outcomes can be attributed to a particular policy or programme. In this article, we suggest four questions that can be used to guide the monitoring and evaluation of policy or programme options. These are: 1. Is monitoring necessary? 2. What should be measured? 3. Should an impact evaluation be conducted? 4. How should the impact evaluation be done?

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaMétarecherche
Domaine: Méthodes · Genre: Méthodes
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Sans objetlow
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Méthodes
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Sans objetlow
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,217
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,380
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,217
Score d'incertitude au seuil0,965

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2170,380
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,005
Bibliométrie0,0280,021
Études des sciences et des technologies0,0050,007
Communication savante0,0330,029
Science ouverte0,0100,016
Intégrité de la recherche0,0100,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0290,009

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 Opus0,823
Tête enseignante GPT0,714
Écart entre enseignants0,108 · 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

Classification

machine, non validée

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Métarecherche

Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.

Devis d'étudeSans objet
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations45
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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