Reimagining statistical analysis for evidenced-based policy making: Early experiences using Stats Report
Notice bibliographique
Résumé
o help overcome capacity-building challenges in the NEP, we began using an online web application called Stats Report which allows us to spend more time analyzing and interpreting data with workshop participants.Our experiences suggest that Stats Report is able to aid global health practitioners by allowing them to run their analyses without knowing a statistical programming language, the same way one can drive a car without knowing how the engine works.Global health decision-makers need tools to more easily obtain, analyze, and use data.In the National Evaluation Platform (NEP), we worked with mid-and high-level government staff to build local capacity for data analysis.With these experiences came challenges in statistical capacity-building and collaboration that are likely to be similar in other contexts.To address these challenges in the NEP, we used an online web application called Stats Report.Built on the R statistical package, Stats Report allows complex data analysis to be undertaken more easily and collaboratively.We used Stats Report in data analysis workshops with government staff in Malawi, Mali, Mozambique, and Tanzania.Statistical experts from our team prepared analysis code, and in-country workshop participants ran the analyses themselves, without having to adjust code, manipulate files, or download software.Using Stats Report, participants generated a variety of analytical outputs more quickly and more reliably than had been possible in previous workshops.We report the way in which participants used and responded to Stats Report.Our early experiences suggest that Stats Report is easy to use, increases efficiency for data analysis, and enhances transparency and scientific replicability, which may be useful beyond the NEP.A unique strength is the ability to foster collaboration while encouraging users who first run existing analyses to later develop independent skills and the potential to teach others.
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 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 | 0,414 | 0,607 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,012 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».