Research, Practice, and Policy Partnerships in Pan-Canadian Coalitions for Cancer and Chronic Disease Prevention
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe the development stages of the Coalitions Linking Action and Science for Prevention (CLASP) initiative of the Canadian Partnership Against Cancer to support research, practice, and policy coalitions focused on cancer and chronic disease prevention in Canada. DESIGN: Coalitions Linking Action and Science for Prevention was implemented in 3 stages. This article describes Stage 1 that consisted of an online concept-mapping consultation process, 3 topic specific networking and consultation workshops, and 3 context-specific networking, coalition development, and planning meetings. These were all completed using a participatory engagement approach to encourage knowledge exchange across jurisdictions and sectors in Canada. SETTING: Toronto, Ontario; Calgary, Alberta; Montreal, Québec; and Ottawa, Ontario. PARTICIPANTS: More than 500 researchers, practitioners, and policy specialists were invited to take part in the first stage activities. MAIN OUTCOME MEASURES: (1) Participant-identified high-priority opportunities for strategic collaboration; (2) Cross-jurisdictional and cross-sector representation; and (3) Participant feedback on the CLASP processes and activities. RESULTS: Participants from Stage 1 activities were distributed across all provinces/territories; 3 jurisdictional levels; and research, practice, and policy sectors. Ninety priority opportunities for strategic collaboration were identified across all 3 workshops. Participants provided detailed feedback about transparency of the RFP (Request for Proposals) application process, support needed to level the playing field for potential applicants, and valuable suggestions for the adjudication process. CONCLUSIONS: Coalitions Linking Action and Science for Prevention engaged hundreds of research, practice, and policy experts across Canada focusing social-behavioral, clinical, and environmental and occupational opportunities for cancer and chronic disease prevention. Given the extent of expert and jurisdictional engagement, the substantial Partnership investment in a participatory engagement approach to RFP development and potential applicant response suggests that efforts to link cancer and chronic disease prevention efforts across jurisdictions and through research, practice, and policy collaboration may require this type of a priori investment in networking, communication, coordination, and collaboration.
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 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 | 0,039 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».