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Enregistrement W3029887321 · doi:10.3138/cjpe.61270

A Rapid Review of Evaluation Capacity-Building Strategies for Chronic Disease Prevention

2020· review· en· W3029887321 sur OpenAlexaffvenue
Andrea LaMarre, Eric d’Avernas, Barbara Riley, Amanda Raffoul, Ruchika Jain

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Program Evaluation · 2020
Typereview
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEvaluation and Performance Assessment
Établissements canadiensImpactUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCLARITYContext (archaeology)Capacity buildingGrey literatureMedicinePolitical sciencePublic relationsPsychologyBusinessMEDLINEBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: There has yet, it seems, to be a review of the literature specifically exploring evaluation capacity building (ECB) for chronic disease prevention (CDP). To guide efforts to build evaluation capacity for CDP, a rapid review of the literature was undertaken using systematic methods. A search was conducted of the grey and academic literature to explore ECB strategies in CDP, and 14 articles were retained. CDP ECB strategies were similar to general public health ECB efforts (multi-strategy, context-specific, experiential). Articles included a focus on how to maintain ECB over long periods and in light of staff turnover, both of which were described as being prevalent in the CDP context. Evaluating influence at multiple levels (individual, organizational, system) is also important. There is room for more clarity about the “how” of ECB strategies, and about specificity to CDP.

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)0,044
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,123
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,956
Score d'incertitude au seuil0,232

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0440,123
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,006
Bibliométrie0,0240,017
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,693
Tête enseignante GPT0,601
Écart entre enseignants0,091 · 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.

Devis d'étudeRevue systématique
DomaineÉvaluation
GenreSynthèse

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

En bref

Citations6
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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