Developing data use capacity in the maternal, newborn, child health and nutrition sector in Malawi, Mali, Mozambique and Tanzania: an evolving strategy
Notice bibliographique
Résumé
A longside the Sustainable Development Goals is a call for a "data revolution" that will "monitor progress, hold governments accountable, and foster sustainable development" [1].With recent technological advances, the amount and types of data available to governments have increased rapidly.However, there are gaps in data literacy needed to access, analyze and apply these data to policy and program decision making.In 2014, the United Nation' s Independent Expert Advisory Group on a Data Revolution for Sustainable Development called for data-focused capacity building in low-income countries [1].The National Evaluation Platform (NEP) aims to improve health and nutrition outcomes in women and children by strengthening the capabilities of government institutions to use data to guide Maternal, Newborn, and Child Health and Nutrition (MNCH&N) policies and programs.From 2014-2018, multi-institutional teams in Malawi, Mali, Mozambique and Tanzania -countries that are diverse geographically, linguistically and epidemiologically to increase the generalizability of the tools and lessons generated by the project -each built their own NEP.Participating institutions in each country included those that support MNCH&N through data collection, financing, policy development and/or program implementation.NEP engaged higher-level MNCH&N decision makers as members of NEP High-level Advisory or Steering Committees (HLAC) and technically-focused mid-level staff as members of NEP Technical Working Groups (TWG).A team of faculty from the Institute for International Programs at Johns Hopkins Bloomberg School of Public Health (IIP-JHU) provided tools, training and mentorship to these teams as part of a capacity building strategy that aimed to keep the NEP "country-led and country-owned".The overall NEP structure is described in more detail in Heidkamp' s 2017 publication [2].Here we describe the start and evolution of the NEP capacity building strategy and share key learnings from internal and external assessments across the four countries.Our experience can inform efforts by governments and development partners to catalyze a "data revolution" through investments in public sector capacity building.
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 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 | 0,011 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».