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Enregistrement W2791426219 · doi:10.1332/174426415x14365286808816

Troubling the boundaries: Overcoming methodological challenges in a multi-sectoral and multi-jurisdictional HIV/HCV policy scoping review

2015· article· en· W2791426219 sur OpenAlexaffabout
Kathleen A. Hare, Anik Dubé, Zack Marshall, Jacqueline Gahagan, Gregory E. Harris, Maryanne Tucker, Margaret Dykeman, Jo-Ann MacDonald

Notice bibliographique

RevueEvidence & Policy · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensUniversity of New BrunswickUniversity of Prince Edward IslandMemorial University of NewfoundlandUniversité de MonctonDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHuman immunodeficiency virus (HIV)Political scienceDisciplineEngineering ethicsPublic relationsManagement scienceMedicineEconomicsEngineeringVirology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Policy scoping reviews are an effective method for generating evidence-informed policies. However, when applying guiding methodological frameworks to complex policy evidence, numerous, unexpected challenges can emerge. This paper details five challenges experienced and addressed by a policy trainee-led, multi-disciplinary research team, while conducting a scoping review of youth Human Immunodeficiency Virus and Hepatitis C primary and secondary prevention policies, which occurred across and within sectors and jurisdictions in Atlantic Canada. How these challenges were addressed is described, as are suggestions for how the lessons learned may provide guidance to other policy scoping reviews. Implications for future directions are also discussed.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,064
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,613
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,064
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,954
Tête enseignante GPT0,749
Écart entre enseignants0,205 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations3
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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