Study of Canadian Health Policy Research Centres: Final Report
Notice bibliographique
Résumé
With today’s escalating demands for accountability, Canada’s academic-linked health policy centres are feeling pressure from key funders to prove their effectiveness. At the same time, their contributions through applied health services and policy research and knowledge-transfer activities have become increasingly critical to health policy development and decision making. To assist in easing the tension, this study identifies key operational success strategies so individual centres can adopt those that are most suited to their particular structural model. Furthermore, this study documents the challenges shared by centres so that they can jointly develop tools and solutions. Utilizing the findings in these ways, Canadian health policy centres can increase their individual and collective effectiveness in informing regional, provincial and national health care debate and policy formation. Predominant Challenges Centres’ challenges fall into three overarching categories: infrastructure funding, performance measurement, and university faculty promotion. More specifically, with regard to infrastructure funding, the challenges are as follows: • stagnant and often shrinking infrastructure funding from ministries of health and affiliated universities coupled with rising operational costs; • dependence on ministries of health as the sole source of core funding, especially by those centres delegated as provincial health data custodians; • term-limited funding opportunities, such as grants and contracts, which lead to unstable revenue streams; • lack of grant-based investigator salary support; and • university financial conditions that threaten tenured faculty positions. As to performance measurement, which is crucial for demonstrating accountability to various audiences, centre concerns relate to: • a dearth of systematic, centre-specific performance metrics; and • an absence of meaningful “best-in-class” benchmarks for centres that do not serve as data custodians. Finally, university faculty promotion criteria generally fail to recognize and reward multidisciplinary applied research and knowledge-transfer activities, which are centres’ core functions, on par with traditional academic endeavors, such as teaching and publishing.
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
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 | 0,024 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,022 | 0,004 |
| Communication savante | 0,015 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,002 |
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 ».