Systems thinking and complexity science methods and the policy process in non-communicable disease prevention: a systematic scoping review protocol
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Given the complex causal origins of many non-communicable diseases (NCDs), and the complex landscapes in which policies designed to tackle them are made and unfold, the need for systems thinking and complexity science (STCS) in developing effective policy solutions has been emphasised. While numerous methods informed by STCS have been applied to the policy process in NCD prevention, these applications have not been systematically catalogued. The aim of this scoping review is to identify existing applications of methods informed by STCS to the policy process for NCD prevention, documenting which domains of the policy process they have been applied to. METHODS AND ANALYSIS: A systematic scoping review methodology will be used. IDENTIFICATION: We will search Medline, SCOPUS, Embase and Web of Science using search terms combining STCS, NCD prevention and the policy process. All records published in English will be eligible for inclusion, regardless of study design. SELECTION: , excluding studies identified as fatally flawed, and determining the credibility and contribution of included studies. SYNTHESIS: We will identify relevant studies, summarising key data from each study and mapping applications of methods informed by STCS to different parts of the policy process. Review findings will provide a useful reference for policy-makers, outlining which domains of the policy process different methods have been applied to. ETHICS AND DISSEMINATION: Formal ethical approval is not required, as the study does not involve primary data collection. The findings of this study will be disseminated through a peer-reviewed publication, presentations and summaries for key stakeholders.
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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 | 0,162 | 0,154 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,007 |
| Communication savante | 0,009 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,072 | 0,020 |
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 ».