The National Collaborating Centre for Healthy Public Policy in times of COVID-19: Building skills to “Build Back Better”
Notice bibliographique
Résumé
This article, the second in a series on the six National Collaborating Centres for Public Health, focuses on the National Collaborating Centre for Healthy Public Policy (NCCHPP), a centre of expertise, and knowledge synthesis and sharing that supports public health actors in Canada in their efforts to develop and promote healthy public policy. The article briefly describes the NCCHPP's mandate and programming, noting some of the resources that are particularly relevant in the current coronavirus disease 2019 (COVID-19) context. It then discusses how the NCCHPP's programming has been adapted to meet the changing needs of public health actors throughout the pandemic. These needs have been strongly tied to decisions aimed at containing the spread of the severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) and mitigating its immediate impacts in various societal sectors since the beginning of the crisis. Needs have also gradually emerged related to how public health is expected to help inform the development of public policies that will allow us to "build back better" societies as we recover from the pandemic. The article concludes by discussing the orientation of the NCCHPP's future work as we emerge from the COVID-19 crisis.
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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 | 0,048 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,028 | 0,025 |
| Communication savante | 0,023 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,025 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,026 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,004 |
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.
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 ».