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Enregistrement W4220885582 · doi:10.3138/cjpe.71259

Integrating Data to Evaluate a Global Health Grand Challenge

2022· article· en· W4220885582 sur OpenAlexvenueno aff
Blen M. Biru, Andrea Taylor, Sowmya Rajan, Kate Crissman, Osondu Ogbuoji, Fernando Fernholz, Siddharth Dixit, Minahil Shahid, Pratik Doshi, Krishna Udayakumar, Amy Finnegan, Joy Noel Baumgartner

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Program Evaluation · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal Public Health Policies and Epidemiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrand ChallengesGlobal healthPsychologyData sciencePolitical scienceComputer scienceHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: This article describes the integrated, mixed methods (MM) design used to evaluate the Saving Lives at Birth (SL@B) program. SL@B is a multi-stakeholder, donor-supported global health initiative to tackle maternal and neonatal mortality via innovation. Since SL@B’s launch in 2011, the program has supported 116 innovations through 147 awards around the globe. The evaluation for this large and complex program included a largely retrospective MM design aligned with principles of evaluating complexity. This paper highlights these MM evaluation strategies and integration dimensions employed to complete the SL@B evaluation that could inform future evaluations of portfolio-level global health programs.

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)0,248
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,292
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,248
Score d'incertitude au seuil0,928

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2480,292
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0040,005
Communication savante0,0080,007
Science ouverte0,0030,009
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,281
Tête enseignante GPT0,458
Écart entre enseignants0,176 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2022
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