The New Brunswick Act Respecting Research Three Years Later: A Data Trickle Turns into a Flood
Notice bibliographique
Résumé
IntroductionIn New Brunswick Canada (NB) in 2017, the Provincial Government passed a bill called the Act Respecting Research. This Act took the form of an omnibus bill modifying 20 pieces of legislation to define a legal authority for the New Brunswick Institute for Research, Data and Training (NB-IRDT) to receive prepared, linkable microdata from multiple public bodies in NB. This was followed in 2019 by a second Act Respecting Research that broadened the scope of the first. Together this legislation has helped to expand NB-IRDT’s data holdings from its first dataset – hospital records received in 2015 – to over 40 different linkable datasets as of March 2020. These datasets are underpinning ambitious research partnerships between NB-IRDT and the Provincial Government.
 Objectives and ApproachThis presentation will detail the rapid progress made since the first Act was passed in 2017 and presented at IPDLN-2018. It will outline enabling factors, including secured funding, the central role of the Department of Health, engagement with senior decisionmakers, and interaction with other provincial data centres and national networks including HDRN Canada. Ongoing and new challenges arising from the rapid increase in the scale of data collection and their resolution will be discussed.
 ResultsIn addition to a wide range of provincial health administrative and clinical datasets, recent datasets include school records (report cards, standardized testing, attendance), income support data, workers compensation claims data, higher education program and graduation data, court appearances, adult training/retraining programs and immigration landing records. All files are linkable at the individual level. Multi-year research projects to support program evaluation are underway, with departments now able to access other agency data through NB-IRDT.
 Conclusion / ImplicationsNB-IRDT and the experience in NB offer important lessons for other jurisdictions aiming to expand access to linkable multi-agency data for research and evaluation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».