Canada’s National Collaborating Centres: Facilitating evidence-informed decision-making in public health
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,143 | 0,222 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,010 |
| Communication savante | 0,020 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,033 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,008 |
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 ».