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Enregistrement W2597416718 · doi:10.1332/174426416x14658366045377

Knowledge translation to advance evidence-based health policy in Thailand

2016· article· en· W2597416718 sur OpenAlexafffund
Lianlian Ti, Kanna Hayashi, Lianping Ti, Karyn Kaplan, Paisan Suwannawong, Thomas Kerr

Notice bibliographique

RevueEvidence & Policy · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchChulalongkorn UniversityMichael Smith Health Research BC
Mots-clésKnowledge translationHuman immunodeficiency virus (HIV)Bridge (graph theory)Political scienceScientific evidencePublic relationsHealth policyMedicineKnowledge managementNursingPublic healthFamily medicineComputer scienceSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Significant gaps between scientific evidence and policy have resulted in growing interest in the role that knowledge translation (KT) can play in informing evidence-based policy. The Mitsampan Community Research Project, in consultation with the local community of people who inject drugs, developed a comprehensive KT strategy that aimed to translate research into policy related to HIV and illicit drug use in Bangkok, Thailand. Though barriers to KT activities were experienced, findings suggest that KT has the potential to facilitate dialogue and policy change. Further development and evaluation are needed to refine KT approaches and thereby bridge evidence and policy.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,125
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,135
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,125
Score d'incertitude au seuil0,659

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1250,135
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,008
Études des sciences et des technologies0,0050,009
Communication savante0,0130,011
Science ouverte0,0020,015
Intégrité de la recherche0,0050,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,687
Tête enseignante GPT0,690
Écart entre enseignants0,003 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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