A Canadian Healthcare Innovation Agenda
Notice bibliographique
Résumé
This collection is the result of a 2016 national leaders conference sponsored by Queen’s University to explore the prospects for a pan-Canadian healthcare innovation strategy. The conference themes were inspired by the 2015 report of the federally commissioned Advisory Panel on Healthcare Innovation, led by David Naylor, which examined how the federal government could support innovation. A Canadian Healthcare Innovation Agenda features original commissioned chapters from academics and healthcare leaders addressing a range of issues such as the meaning of healthcare innovation, how a national healthcare agency and investment fund could be governed, the need for big data and evidence, adding value through Canadian supply-chain management, overcoming regulatory barriers to innovation, policy innovations for indigenous, military and elderly populations, the role of medical professions in promoting innovation, education, and the development of medical innovators. The Canadian healthcare system is so fragmented that any thought of a system-wide strategy for healthcare innovation is considered a far-distant ideal at best. This book presents a contrary view, outlining an agenda for Canadian healthcare innovation. It shows that Canada does indeed have the building blocks for innovation, and concludes that the time to act is now.
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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 | 0,009 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,007 |
| Communication savante | 0,021 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,043 | 0,012 |
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 ».