REPOPA indicators for evidence-informed policy making validated by an international Delphi study
Notice bibliographique
Résumé
A total number of 23 measurable REPOPA indicators were organised in four thematic sets - 1) Human resources-Competences & Networking, 2) Documentation-Retrieval/Production, 3) Communication & Participation, 4) Monitoring & Evaluation - and evaluated by means of an international Delphi study. 76 panelists from six European countries (Romania, Italy, Denmark, UK, the Netherlands, Finland) and international organizations, chosen for being researchers or policy makers in public health and across sectors, had to rate relevance and feasibility for each indicator, comment their ratings and propose new indicators by means of two internet-based Delphi rounds. Most indicators were directly validated in the first round, reaching immediately consensus on their high feasibility and relevance; remaining indicators were rated again in the second round, where panelists considered first round scores and comments. Finally 19 out of 23 initial indicators and six out of eight newly suggested indicators were accepted, with a validated list of 25 indicators for EIPM as the final output. Insights emerged as a result of panelists’ ratings and comments, e.g. involvement of researchers was considered essential in all policy phases, while the role of other stakeholders in policy, although considered crucial, raised more discussion, leading to their final exclusion from the policy evaluation phase; allocating budget for EIPM was considered not feasible in most cases, except when devoted to methodologies to engage and consult stakeholders; acquiring evidence from documents was easily welcomed, but citing results from peer reviewed journals and producing evidence on the policy raised more perplexities because of policy makers’ lack of time and familiarity with this kind of literature. Key message: The international Delphi process helped to validate 25 measurable REPOPA indicators aimed at fostering EIPM and produced collective knowledge by means of interaction among policy makers and researchers
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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 | 0,054 | 0,019 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».