Données relatives aux blessures en Colombie‑Britannique : opinion des décideurs en ce qui concerne le transfert de connaissances
Notice bibliographique
Résumé
Les décideurs provinciaux et régionaux du domaine de la prévention des blessures de la Colombie‑Britannique ont été interrogés sur ce qu'ils croient être la meilleure manière de transférer ou de diffuser des données pertinentes. Ces décideurs (n = 13) ont mentionné que les données devraient appuyer le processus décisionnel en dressant un tableau complet de la situation. Ils croient que les renseignements sur les types et les taux de blessures devraient non seulement être liés aux déterminants et aux causes, mais aussi aux répercussions et aux conséquences. Selon eux, une telle chaîne de données est nécessaire pour planifier et évaluer les mesures de promotion de la santé. Les décideurs croient également que les fournisseurs de données doivent investir plus d'efforts pour améliorer leur capacité de collecte de données dans le but de permettre aux professionnels du domaine des blessures de mieux comprendre, d'interpréter et d'utiliser les données. Les commentaires recueillis, qui peuvent facilement être utilisés par d'autres administrations ou secteurs de politique, permettent de mieux saisir la valeur concrète du transfert et de l'échange de connaissances entre les chercheurs et les décideurs.
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 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 | 0,024 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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.
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 ».