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Enregistrement W3033360934 · doi:10.12927/hcpol.2020.26249

Informing Canada’s Health System Response to COVID-19: Priorities for Health Services and Policy Research

2020· article· en· W3033360934 sur OpenAlexafffundvenueabout
Meghan McMahon, Jessica Nadigel, Erin Thompson, Richard H. Glazier

Notice bibliographique

RevueHealthcare policy · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmergency and Acute Care Studies
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative SciencesInstitute of Health Services and Policy ResearchUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesInstitute of Health Services and Policy ResearchCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)2019-20 coronavirus outbreakHealth servicesSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Health policyHealthcare systemPolitical sciencePublic administrationPublic relationsBusinessHealth careVirologyEnvironmental healthMedicineLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To inform Canada's research response to COVID-19, the Canadian Institutes of Health Research's Institute of Health Services and Policy Research (IHSPR) conducted a rapid-cycle priority identification process. Seven COVID-19 priorities for health services and policy research were identified: system adaptation and organization of care; resource allocation decision-making and ethics; rapid synthesis and comparative policy analysis of the COVID-19 response and outcomes; healthcare workforce; virtual care; long-term consequences of the pandemic; and public and patient engagement. Three additional cross-cutting themes were identified: supporting the health of Indigenous Peoples and vulnerable populations, data and digital infrastructure, and learning health systems and knowledge platforms. IHSPR hopes these research priorities will contribute to the broader ecosystem for collective research investment and action.

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)0,183
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,157
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,817
Score d'incertitude au seuil0,970

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1830,157
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0120,013
Études des sciences et des technologies0,0290,016
Communication savante0,0320,010
Science ouverte0,0080,019
Intégrité de la recherche0,0140,021
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,109
Tête enseignante GPT0,477
Écart entre enseignants0,368 · 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'étudeSans objet
DomaineÉvaluation
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

Citations88
Publié2020
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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