Lessons from the past: A window on the future
Notice bibliographique
Résumé
IntroductionThe Manitoba Centre for Health Policy has provided international leadership in organizing and accessing administrative databases, linking and analyzing data and translating the findings of research into policy for three decades. During this period, MCHP has addressed numerous challenges in each of these areas.
 Objectives and ApproachLinked data research is expanding rapidly in terms of access to new data sources, different types of data, sharing of data across jurisdictions, and advances in data analytics. Technical advances such as computing power and artificial intelligence support these developments while governance structures and ethical issues challenge them. This presentation will describe some of the challenges MCHP has met with a view to gaining insight into how solutions evolved and how experience can guide the future of linked data research.
 ResultsThe scaling up of linked data research will need to address specific challenges including de-identification of free text, accessing and linking data from private enterprise such as wearables, and interdisciplinary collaboration to incorporate new techniques developed by computer scientists. Cross-jurisdictional data analysis presents challenges in addressing differences in data architecture. Inter-jurisdictional and international data sharing create ethical and governance challenges. Experience has demonstrated the critical role that relationship building plays in addressing each of these. These relationships are different depending on the partners. They are all based on the development of common use of language, understanding the motivation and concerns of each party, clearly articulating the benefits of the relationship and data use and attention to the cultural and political environment.
 Conclusion/ImplicationsLessons from the past can guide us in addressing challenges posed by the exciting opportunities available to us all. While many of these challenges will be solved with technical solutions, we should not overlook the importance of human relationships in building a culture of trust and collaboration as we move
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».