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Enregistrement W3006494688 · doi:10.14745/ccdr.v46i23a02

Canada’s National Collaborating Centres: Facilitating evidence-informed decision-making in public health

2020· article· en· W3006494688 sur OpenAlexaffvenueabout
Alejandra Dubois, Mélanie Lévesque

Notice bibliographique

RevueCanada Communicable Disease Report · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePublic Health Policies and Education
Établissements canadiensPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKnowledge translationPublic healthPublic relationsGovernment (linguistics)Health policyPolitical scienceEvidence-based practiceIndigenousScientific evidencePublic policyPublic administrationBusinessMedicineNursingKnowledge managementAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although evidence-informed decision-making is fundamental to public health, it is challenging in practice as there is a continual burgeoning of both evidence and emerging issues, which public health professionals need to address at local, regional and national levels. One way that Canada has addressed this perennial challenge is through its six National Collaborating Centres (NCCs). The NCCs for Public Health were created to promote and support the use of scientific research and other knowledge to strengthen public health practice, programs and policies in Canada. The NCCs identify knowledge gaps, foster networks across sectors and jurisdictions and provide the public health system with an array of evidence-informed resources and knowledge translation services. Each centre is hosted in academic or government organizations across Canada and focuses on a specific public health priority: Determinants of Health; Environmental Health; Healthy Public Policy; Indigenous Health; Infectious Diseases; and Knowledge Translation Methods and Tools. Since their launch in 2005, the NCCs have undergone two federal evaluations, the results of which clearly demonstrate their significant contribution to evidence-informed decision-making in public health in Canada, while identifying some opportunities for future growth. The NCCs successfully help to bridge the gaps between evidence, policy and practice and facilitate the implementation of evidence in multiple, often complex, settings.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,051
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,656
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,051
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,168
Tête enseignante GPT0,473
Écart entre enseignants0,305 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations26
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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