Measuring the Impact of Research on Well-being: A Survey of Indicators of Well-being
Notice bibliographique
Résumé
The main objective of this report is to conduct a survey and assessment of various indicators used by organizations, both in Canada and abroad, to measure attributes and the well-being of society at the economic, health, environmental, social, and cultural levels. The compilation includes a combination of quantitative and qualitative and objective and subjective indicators or measures. The report is divided into five major parts. The first part provides a brief overview of Canada's research effort. The second part, by far the longest section, surveys a large number of sets of indicators and composite measures that have been developed to quantify well-being in Canada, in the United States, in OECD countries, and at the international level. The third section develops a preliminary framework for measuring the impact of research on well-being. The fourth section discusses briefly the role of indicators in public policy initiatives to improve the well-being of Canadians. The fifth and final section outlines directions for further work. The report concludes that it is entirely feasible to assess the impact of research investments in Canada on various dimensions of well-being. But it is important to specify what particular research investments and what dimensions of well-being are of interest given the many types of research investments and well-being dimensions as well as the complex interrelationships between research and well-being.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,023 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».