Enhancing Policymakers’ Understanding of Disparities: Relevant Data from an Information-Rich Environment
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Information-rich environments, with access and funding provided by government, make it possible to organize longitudinal administrative data to support analyses of policy-relevant questions. This paper describes insights into children's well-being and social equity obtained from data available in Manitoba, Canada, and highlights findings that have engaged policymakers. METHODS: Analyses draw on Manitoba-linked data providing information over time (going back to 1970 in some files) and across space (with residential location documented every six months) for each provincial resident. Routinely collected data from the Ministries of Health, Education, and Family Services and Consumer Affairs have been integrated with a population registry. FINDINGS: Identifying risk factors and presenting outcomes by social groups and by local communities capture the attention of policymakers. Linking an individual's area of residence to census and health data has led to developing measures of population health status and socioeconomic status. These measures focus on whether delivery patterns track health and educational needs, and a population registry makes it possible to describe who is (and is not) served by each program. CONCLUSIONS: The nature of health and social research has been changed by the development of information-rich environments. Many findings in Manitoba could not be replicated without a population registry. Engaging decision makers through effective presentations can ensure continuing support for diverse efforts based on these environments, and this article suggests ways of better communicating with policymakers.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».