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Enregistrement W3092633902 · doi:10.1093/eurpub/ckaa165.212

Enhancing partnerships and collaboration in times of change

2020· article· en· W3092633902 sur OpenAlexaffabout
Emily Clark, Sarah Neil‐Sztramko, Maureen Dobbins

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Public Health · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePublic Health Policies and Education
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublic healthMultidisciplinary approachPublic relationsGovernment (linguistics)BusinessValue (mathematics)Health policyCorporate governanceResource (disambiguation)Work (physics)International healthPolitical scienceMedicineNursingFinanceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Issue In 2019, the government of the Canadian province of Ontario announced major changes to the structure, governance and funding of public health services. Throughout these changes, publicly funded local and regional public health organizations are still expected to provide effective, evidence-informed programming to their communities. The National Collaborating Centre for Methods and Tools (NCCMT) has facilitated collaborations to support Ontario public health through this transition. Description of the problem In order to support evidence-informed public health in Ontario during this transition, the NCCMT reached out to current and potential partners, within and beyond the public health sector for a multidisciplinary approach. We conducted a needs assessment for an evidence review repository, which would allow public health practitioners to share and build upon each other's work. Finally, demonstrating the value of public health to policymakers can be inherently challenging as the return on investment in public health is often very long term. We partnered with health units in varying capacities to find and synthesize evidence to advocate for continued investment in public health. Results This initiative has provided important lessons in developing and maintaining strong partnerships. Looking beyond the public health sector can establish mutually beneficial partners and allies in other disciplines. A key finding was the need to establish infrastructure to support collaboration and resource sharing. Finally, we learned that big picture questions like demonstrating the value of public health require many different perspectives, inputs and areas of expertise. Lessons Through this initiative, we have developed a multidisciplinary, collaborative approach to supporting evidence-informed public health through times of major restructuring. This approach can be applied to future changes to public health on smaller or larger scales, or within other geographic regions. Key messages Multidisciplinary approaches can support collaboration, unity and advocacy in times of change. Establishing infrastructure to support collaboration and sharing of resources is valuable.

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)0,079
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,114
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,079
Score d'incertitude au seuil0,416

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0790,114
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0270,024
Communication savante0,0290,029
Science ouverte0,0050,049
Intégrité de la recherche0,0080,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,003

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 Opus0,413
Tête enseignante GPT0,483
Écart entre enseignants0,070 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
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
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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