Recognizing that Evidence is Made, not Born
Notice bibliographique
Résumé
Therapeutic product development, licensing and reimbursement may seem a well-oiled machine, but continuing high attrition rates, regulatory refusals, and patients' access issues suggest otherwise; despite serious efforts, gaps persist between stakeholders' stated evidence requirements and actual evidence supplied. Evidentiary deficiencies and/or human tendencies resulting in avoidable inefficiencies might be further reduced with fresh institutional cultures/mindsets, combined with a context-adaptable practices framework that integrates emerging innovations. Here, Structured Evidence Planning, Production, and Evaluation (SEPPE) posits that evidence be treated as something produced, much like other manufactured goods, for which "built-in quality" (i.e., "people" and "process") approaches have been successfully implemented globally. Incorporating proactive, iterative feedback-and-adjust loops involving key decision-makers at critical points could curtail avoidable evidence quality and decision hazards-pulling needed therapeutic products with high quality evidence of beneficial performance through to approvals. Critical for success, however, is dedicated, long-term commitment to systemic transformation.
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 | 0,152 | 0,405 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,030 |
| Communication savante | 0,024 | 0,034 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,029 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,004 |
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 ».