Re-imagining Research: A Bold Call, but Bold Enough? Comment on "Experience of Health Leadership in Partnering with University-Based Researchers in Canada: A Call to ‘Re-Imagine’ Research"
Notice bibliographique
Résumé
Many articles over the last two decades have enumerated barriers to and facilitators for evidence use in health systems. Bowen et al’s article "Response to Experience of Health Leadership in Partnering with University-Based Researchers: A Call to ‘Re-imagine Research’" furthers the debate by focusing on an under-explored research area (health system design and health service organization) with an under-studied stakeholder group (health system leaders), by undertaking a broad program of research on partnerships, and, based on participant responses, by calling for re-imagining of research itself. In response to the claim that the research community is not providing expertise to this pressing issue in the health system, I provide four high level reasons: partnerships mean different things to different people, our language does not reflect the reality we want, our health systems have yet to fully embrace evidence use, and complexity is easier to talk about than act within. Bowen et al’s study, and their broader program of research, is well-placed to explore these issues further, helping identify appropriate researcher-health system leader partnership models for various health system change projects. Given the positive shifts identified in this study, and the knowledge that participants demonstrate about what needs to change, the time is right for bold action, re-imagining not only research, but healthcare, such that the production and use of evidence for better health is embraced and supported.
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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 | 0,042 | 0,180 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,022 | 0,028 |
| Communication savante | 0,012 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,012 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,038 | 0,067 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».