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Enregistrement W2981420301 · doi:10.12927/hcpap.2019.25927

Rewarding Success: Changing the Paradigm of How Research Is Rewarded

2019· article· en· W2981420301 sur OpenAlexaffvenueabout
Jessica Nadigel, Robyn Tamblyn

Notice bibliographique

RevueA Nudge Too Far? A Nudge at All? On Paying People to Be Healthy · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Policy and Management
Établissements canadiensInstitute of Health Services and Policy Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésValue (mathematics)SustainabilityPublic relationsHealth careBusinessHealthcare systemKnowledge managementPolitical scienceComputer scienceEconomic growthEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

International health system comparisons reveal that Canada ranks poorly in several measures when assessed against comparable countries, despite the fact that billions of dollars are spent on the Canadian healthcare system every year. Canada is among one of the highest spenders on health care, yet value for our investment is not always clear. To sustain Canadian health care, it is essential that innovations and process transformations that improve health outcomes and value for our investment are implemented in the health system. Following the movement of other organizations that are experimenting with innovative models of funding, the Canadian Institutes of Health Research partnered with four Canadian provinces to pilot the Rewarding Success Initiative. This initiative rewards and incentivizes research teams to develop effective partnerships with health system payers and, together, implement innovative solutions in the health system that will enhance value-based care, health system sustainability and health outcomes.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,332
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,378
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Incitatifs · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,668
Score d'incertitude au seuil0,824

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3320,378
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0120,008
Études des sciences et des technologies0,0110,151
Communication savante0,0460,052
Science ouverte0,0100,022
Intégrité de la recherche0,0230,030
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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.

Tête enseignante Opus0,168
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,189 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineIncitatifs
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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