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Enregistrement W2994023817 · doi:10.15171/ijhpm.2019.131

How to Work Collaboratively Within the Health System: Workshop Summary and Facilitator Reflection

2019· article· en· W2994023817 sur OpenAlexafffundabout
Christine Cassidy, Sarah Bowen, Guillaume Fontaine, Élizabeth Côté-Boileau, Ingrid Botting

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Health Policy and Management · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensWinnipeg Regional Health AuthorityHôpital Charles-Le MoyneUniversité de SherbrookeUniversité de MontréalMontreal Heart InstituteGreenfield Research (Canada)Dalhousie University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésFacilitatorGeneral partnershipWork (physics)Medical educationKnowledge managementPublic relationsEngineering ethicsPsychologyMedicineComputer sciencePolitical scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Effectiveness in health services research requires development of specific knowledge and skills for working in partnership with health system decision-makers. In an initial effort to frame capacity-building activities for researchers, we designed a workshop on working collaboratively within the health system. The workshop, based on recent research exploring health system experience and perspectives on research collaborations, was trialed at the annual Canadian Health Services and Policy Research (CAHSPR) conference in May 2019. Participants reported positive evaluations of the workshop. However, further efforts should target health services researchers that may not be as motivated to develop skills in collaborative research. Additional attention to equipping researchers with the skills needed to work in partnerships is recommended, including approaches and materials that avoid oversimplification of complex challenges.

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)0,088
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,096
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,088
Score d'incertitude au seuil0,467

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0880,096
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0110,004
Communication savante0,0080,008
Science ouverte0,0090,022
Intégrité de la recherche0,0090,018
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,004

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.

Tête enseignante Opus0,265
Tête enseignante GPT0,593
Écart entre enseignants0,327 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
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

Citations5
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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