The West African experience in establishing steering committees for better collaboration between researchers and decision-makers to increase the use of health research findings
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Aware of the advantages of a project steering committee (SC) in terms of influencing the development of evidence-based health policies, the West African Health Organisation (WAHO) encouraged and supported the creation of such SCs around four research projects in four countries (Burkina Faso, Nigeria, Senegal and Sierra Leone). This study was conducted to describe the process that was used to establish these committees and its findings aim to assist other stakeholders in initiating this type of process. METHODS: This is a cross-sectional, qualitative study of the initiative's four projects. In addition to a literature review and a review of the project documents, an interview guide was used to collect data from 14 members of the SCs, research teams, WAHO and the International Development Research Center. The respondents were selected with a view to reaching data saturation. The technique of thematic analysis by simple categorisation was used. RESULTS: To set up the SCs, a research team in each country worked with health authorities to identify potential members, organise meetings with these members and sought the authorities' approval to formalise the SCs. The SCs' mission was to provide technical assistance to the researchers during the implementation phase and to facilitate the transfer and use of the findings. The 'doing by learning' approach used by each research team, combined with WAHO's catalytic role with each country's Ministry of Health, helped each SC manage its contextual difficulties and function effectively. CONCLUSION: The involvement of technical and financial partners motivated the researchers and ministries of health, who, in turn, motivated other actors to volunteer on the SCs. The 'doing by learning' approach made it possible to develop strategies adapted to each context to create, facilitate and operate each SC and manage its difficulties. To reproduce such an experience, a strong understanding of the local context and the involvement of strong partners are required.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Qualitatif | low |
| gpt | Communication savante Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
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 | 0,105 | 0,074 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,008 |
| Communication savante | 0,009 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».