Policy advocacy to enable administrative data linking: building a civil society coalition
Notice bibliographique
Résumé
IntroductionAdministrative data linking holds tremendous promise for improving understanding of social problems, enhancing service delivery, and revolutionizing impact evaluation in Canada. Embracing this opportunity at scale requires navigation of significant technical and policy challenges. The greatest challenge, though, may be a lack of political will. Objectives and ApproachThe nonprofit sector is uniquely positioned to advocate for a strong political commitment to linked administrative data. As a sector, it could directly benefit from that data for impact evaluation and for advocacy. It is also closest to the people who are most likely to be negatively impacted by the resulting surveillance and stigmatization. We are building a network of social service organizations, foundations, and advocacy groups to explore the possibility of creating a shared policy agenda. We’ve developed a coalition model that engages these unequally resourced stakeholders on equal footing - with the goal of enabling fully-informed and equitable participation. ResultsThis coalition is working to develop a set of conditions for increased administrative data linking that reflect the shared interests of funders, service providers, advocacy groups, and beneficiary communities. We are also researching the legislative and policy changes required to enable that desired outcome. In developing this agenda, and bringing it to government, we hope to provide the social license (and public pressure) required to create an enabling policy environment for increased data linking in Canada. Beyond developing a shared agenda, this initiative also aims to deliver long-term outcomes involving increased data policy literacy among Canadian nonprofits. This coalition represents collaborative infrastructure to enable ongoing, coordinated input from the nonprofit sector on key questions of data governance and policy. Conclusion/ImplicationsThis equity-focused, multi-stakeholder coalition approach to digital policy development represents a significant innovation in public engagement. We’re excited to share our process and key learnings with conference participants with hopes of receiving expert feedback while inviting key allies to engage in this emerging initiative.
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 | 0,125 | 0,124 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,049 | 0,024 |
| Communication savante | 0,037 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,054 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,005 |
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 ».