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Enregistrement W3171981419 · doi:10.14745/ccdr.v47i56a08f

Le Centre de collaboration nationale des méthodes et outils (CCNMO) : soutenir la prise de décisions fondée sur des données probantes en santé publique au Canada

2021· article· fr· W3171981419 sur OpenAlexaffvenueabout
Heather Husson, Claire Howarth, Sarah Neil‐Sztramko, Maureen Dobbins

Notice bibliographique

RevueRelevé des maladies transmissibles au Canada · 2021
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensMcMaster UniversityImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceCoronavirus disease 2019 (COVID-19)ArtMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le Centre de collaboration nationale des méthodes et outils (CCNMO) fait partie d’un réseau de six centres de collaboration nationale en santé publique (CCN) créé en 2005 par le gouvernement fédéral à la suite de l’épidémie de syndrome respiratoire aigu sévère (SRAS) afin de renforcer l’infrastructure de la santé publique au Canada. Le travail du CCNMO, qui vise à soutenir la prise de décisions fondée sur des données probantes dans le domaine de la santé publique au Canada, est accompli par l’organisation des données probantes dignes de confiance, le renforcement des compétences dans l’utilisation des données probantes, et l’accélération du changement dans la prise de décisions fondée sur des données probantes est décrit. La consultation permanente auprès de ses publics cibles garantit la pertinence du CCNMO et sa capacité à répondre à l’évolution des besoins en matière de santé publique. Cela s’est avéré particulièrement crucial lors de la pandémie de maladie à coronavirus 2019 (COVID-19). Le CCNMO a alors modifié la direction de ses activités pour soutenir l’intervention de la santé publique en effectuant des revues rapides sur les questions prioritaires identifiées par les décideurs, à l’échelle fédérale ou à l’échelle locale, ainsi qu’en créant et en maintenant un répertoire national de synthèses en cours ou terminées. Ces efforts, ainsi que le partenariat avec le COVID-19 Evidence Network to support Decision-Making (COVID-END), visaient à réduire les doublons, à accroître la coordination des efforts de synthèse et à aider les décideurs à utiliser les meilleures données probantes dont on dispose dans la prise de décisions. Les données tirées des statistiques du site Web illustrent le succès de ces initiatives au Canada et à l’étranger.

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)0,389
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,516
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,886
Score d'incertitude au seuil0,828

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3890,516
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0090,011
Études des sciences et des technologies0,0120,009
Communication savante0,0290,006
Science ouverte0,0090,018
Intégrité de la recherche0,0050,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,003

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 Opus0,107
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,309 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
DomaineMéthodes
GenreAutre

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
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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