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Enregistrement W3090838335 · doi:10.24095/hpcdp.34.2/3.10f

Renforcement de la capacité de développement et d'échange des connaissances au Canada : leçons de Youth Excel

2014· article· fr· W3090838335 sur OpenAlexaffvenueabout
Barbara Riley, Katy Wong, S Manske

Notice bibliographique

RevueMaladies chroniques et blessures au Canada · 2014
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceLibrary scienceArtComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Youth Excel est une initiative pancanadienne de 3 ans qui a eu comme objectif de favoriser la santé chez les jeunes par le biais de l'amélioration de la capacité de développement et d'échange des connaissances (DEC). La capacité de DEC repose sur un cycle d'amélioration reliant données probantes et interventions. Ses composantes étaient la surveillance locale des comportements des jeunes; l'échange de connaissances; les compétences, les ressources et l'environnement favorable pour l'utilisation des connaissances et enfin l'évaluation. Méthodologie Nous avons réalisé des entrevues auprès de membres de Youth Excel relevant de sept équipes provinciales et de deux organisations nationales. Ces entrevues portaient sur les expériences des participants en lien avec le renforcement de la capacité de DEC. Résultats L'élément central de la capacité de DEC était constitué par les systèmes de surveillance locale, renforcé par la coordination d'enquêtes au sein des administrations et entre administrations et par le recours à des indicateurs et à des mesures communes. Les échanges de connaissances les plus efficaces étaient ceux qui portaient sur des produits adaptés et qui mettaient à profit les occasions de dialogue et de planification des interventions. La capacité évaluative est demeurée la capacité de DEC la moins élaborée. Le renforcement de la capacité globale de DEC repose sur un dialogue fréquent, des partenariats mutuellement bénéfiques et de la confiance. Il exige également que l'on porte attention au langage, à la vision, au leadership stratégique et au financement. Conclusion L'expérience de Youth Excel montre qu'il faut, pour renforcer un système de DEC qui améliore la santé des jeunes, explorer de nouvelles perspectives et obtenir un engagement soutenu de la part des champions ainsi que des organisations concernées.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,995
Score d'incertitude au seuil0,826

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0100,003
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,220
Tête enseignante GPT0,529
Écart entre enseignants0,309 · 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'étudeQualitatif
DomaineMéthodes
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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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