Describing the state of a research network: A mixed methods approach to network evaluation
Notice bibliographique
Résumé
Diabetes Action Canada Strategy for Patient-Oriented Research (SPOR) Network in Chronic Disease was formed in 2016 and is funded primarily through the Canadian Institutes of Health Research (CIHR). We propose a novel mixed-methods approach to a network evaluation integrating the State of Network Evaluation framework and the Canadian Academy of Health Sciences (CAHS) preferred framework and indicators. We measure key network themes of connectivity, health and results, and impact and return on investment associated with health research networks. Our methods consist of a longitudinal cross-sectional network survey of members and social network analysis to examine Network Connectivity and assess the frequency of interactions, the topics discussed during them, and how networking effectively facilitates interactions and collaboration among members. Network Health will be evaluated through semistructured interviews, a membership survey inquiring about satisfaction and experience with the Network, and a review of documentary sources related to funding and infrastructure to evaluate Network Sustainability. Finally, we will examine Network Results and Impact using the CAHS preferred framework and indicators to measure returns on investment in health research across the five domains of the CAHS framework, which include: advancing knowledge, capacity building, informing decision making, health impact, and economic and social impact. Indicators will be assessed with various methods, including bibliometric analyses, review of relevant documentary sources (annual reports), member activities informing health and research policy, and Patient Partner involvement. The Network Evaluation will provide members and stakeholders with information for planning, improvements, and funding future Network endeavors.
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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 | 0,463 | 0,483 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,009 |
| Communication savante | 0,015 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».