L’utilisation des groupes de discussion dans l’élaboration des politiques de santé
Notice bibliographique
Résumé
Cette étude empirique apporte un premier éclairage sur l’utilisation croissante des groupes de discussion (GD) dans la recherche sur l’opinion publique (ROP) commanditée principalement par Santé Canada. À la suite d’une recension des écrits concernant les GD, nous comparons l’utilisation de cette technique dans trois secteurs qui ont suscité un haut niveau d’activité de ROP principalement à Santé Canada entre 1995 et 2007 : la lutte contre le tabagisme, la biotechnologie et l’avenir du système de santé. Nous répondons aux questions suivantes : Quel emploi fait-on de cette technique par rapport aux sondages ? Comment les données produites par les GD sont-elles utilisées dans l’élaboration des politiques publiques en santé ? Quelle est la qualité des résultats des GD ? Les résultats proviennent d’une analyse de contenu de trois corpus de données : des rapports de recherche et des instruments politiques, des entrevues avec des intervenants et des décideurs gouvernementaux ainsi que des données d’archives. Nous constatons que Santé Canada utilise les GD en solo et en combinaison avec des sondages à des fins instrumentale, conceptuelle et stratégique dans l’élaboration, la mise en oeuvre et l’évaluation des politiques publiques.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,021 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».