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Enregistrement W3152698653 · doi:10.1177/09685332211002594

National Immunization Technical Advisory Groups (NITAGs): A schema for evaluating and comparing foundation instruments and NITAG operations

2021· article· en· W3152698653 sur OpenAlexaff
Shawn Harmon, David Faour, Noni E. MacDonald

Notice bibliographique

RevueMedical Law International · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmunizationPolitical sciencePublic relationsLegislationScholarshipMultidisciplinary approachCorporate governanceMedicinePublic administrationBusinessLawImmunologyFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The individual and community health benefits of vaccination have received significant attention and are now well understood. However, much less is known about immunization as a regulated space, its principles and standards and its institutions and instruments. In 2011, the World Health Organization (WHO) recommended that National Immunization Technical Advisory Groups (NITAGs) be established in each member country. NITAGSs are envisioned as independent, multidisciplinary expert groups within the national immunization framework, tasked with providing evidence-based evaluations and recommendations to governmental decision-makers about specific vaccines, vaccine-dosing, vaccine program development and immunization policy and practice more generally. As of 2020, 171 WHO countries have formed NITAGs. The widespread formation of NITAGs has highlighted an absence of sustained scholarship around immunization as a policy area subject to law, and it has given rise to many governance and operational questions. In 2017, for example, representatives of the Global NITAG Network (GNN) agreed that there is insufficient understanding of the impact of law on the functioning of NITAGs. Similarly, the Strategic Advisory Group of Experts on Immunization called for research into the variety of ways in which legislation and regulation have been used to promote immunization at a national level and to achieve different ends in relation to immunization and NITAG functioning. In answer to this call, the NITAG Environmental Scan (Project) was initiated. Drawing on scholarship around good governance, this article offers a comprehensive common assessment schema for critically and systematically approaching questions about NITAG governance and operation, applying that schema to the foundation instrument of the Côte d’Ivoire’s NITAG. It also reports on how well the schema is engaged by the NITAG foundation instruments in other GNN countries.

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)0,198
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,233
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,198
Score d'incertitude au seuil0,989

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1980,233
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0300,024
Études des sciences et des technologies0,0130,024
Communication savante0,0280,037
Science ouverte0,0070,022
Intégrité de la recherche0,0090,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,004

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,335 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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