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Enregistrement W2272687637 · doi:10.1186/s13012-016-0377-7

Bridging the gap between science and policy: an international survey of scientists and policy makers in China and Canada

2015· article· en· W2272687637 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueImplementation Science · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePolicy Transfer and Learning
Établissements canadiensUniversity of OttawaDefence Research and Development CanadaProvincial Health Services AuthorityOttawa Public Health
Organismes subventionnairesShantou University Medical CollegeShantou University
Mots-clésHealth policyPublic relationsHealth services researchGovernment (linguistics)ChinaBridging (networking)Public policyHealth administrationPublic healthScience policyHealth informaticsMedicinePublic administrationPolitical scienceNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Bridging the gap between science and policy is an important task in evidence-informed policy making. The objective of this study is to prioritize ways to bridge the gap. METHODS: The study was based on an online survey of high-ranking scientists and policy makers who have a senior position in universities and governments in the health sector in China and Canada. The sampling frame comprised of universities with schools of public health and medicine and various levels of government in health and public health. Participants included university presidents and professors, and government deputy ministers, directors general and directors working in the health field. Fourteen strategies were presented to the participants for ranking as current ways and ideal ways in the future to bridge the gap between science and policy. RESULTS: Over a 3-month survey period, there were 121 participants in China and 86 in Canada with response rates of 30.0 and 15.9 %, respectively. The top strategies selected by respondents included focus on policy (conducting research that focuses on policy questions), science-policy forums, and policy briefs, both as current ways and ideal ways to bridge the gap between science and policy. Conferences were considered a priority strategy as a current way, but not an ideal way in the future. Canadian participants were more in favor of using information technology (web-based portals and email updates) than their Chinese counterparts. Among Canadian participants, two strategies that were ranked low as current ways (collaboration in study design and collaboration in analysis) became a priority as ideal ways. This could signal a change in thinking in shifting the focus from the "back end" or "downstream" (knowledge dissemination) of the knowledge transfer process to the "front end" or "upstream" (knowledge generation). CONCLUSIONS: Our international study has confirmed a number of previously reported priority strategies to bridge the gap between science and policy. More importantly, our study has contributed to the future work on evidence-based policy making by comparing the responses from China and Canada and the current and ideal way for the future. Our study shows that the concept and strategies of bridging the gap between science and policy are not static but varying in space and evolving over time.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,141
Tête enseignante GPT0,502
Écart entre enseignants0,362 · 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