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Enregistrement W4382582272 · doi:10.3390/systems11070332

Addressing Complexity in Chronic Disease Prevention Research

2023· article· en· W4382582272 sur OpenAlexaff
Melanie Pescud, Lucie Rychetnik, Sharon Friel, Michelle Irving, Therese Riley, Diane T. Finegood, Harry Rutter, Ray Ison, Steven Allender

Notice bibliographique

RevueSystems · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilTasmanian Department of HealthMedical Research CouncilNSW Ministry of HealthAustralian National UniversityAustralian Government
Mots-clésScope (computer science)Management scienceSystematic reviewValue (mathematics)Grounded theoryComputer scienceQualitative researchPsychologyEngineering ethicsData scienceKnowledge managementSociologyMEDLINEPolitical scienceEngineeringSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is wide agreement on the need for systems thinking to address complexity in chronic disease prevention but there is insufficient understanding of how such approaches are operationalised in prevention research. Ison and Straw propose that to address complexity, the right balance must be struck between ‘systemic’ and ‘systematic’ paradigms. We examined the nature and characteristics of this relationship in a series of six qualitative case studies of prevention research. Data comprised 29 semi-structured interviews with 16 participants, and online documents. The analysis combined inductive methods from grounded theory with a theoretically informed framework analysis. Systemic and systematic ways of working varied across each case as a whole, and within the dimensions of each case. Further, the interplay of systemic and systematic approaches was described along a dynamic continuum of variable proportions, with greater emphasis on systemic aspects balanced by less focus on the systematic, and vice versa. By expanding the boundaries for exploring prevention research, we gained empirical understanding of the potential and scope of systemic and systematic paradigms for addressing complexity in prevention research. There is inherent value in being more explicitly conscious and bilingual in both systemic and systematic paradigms so that their respective value and strengths may be utilised. Our findings propose a coherent theoretical frame to better understand existing approaches for addressing complexity in prevention research.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gptMétarecherche
Domaine: Méthodes · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Qualitatifhigh
grokMétarecherche
Domaine: Méthodes · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Qualitatifhigh
opusMétarecherche
Domaine: Méthodes · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Qualitatifhigh
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,169
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,151
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,169
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1690,151
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0120,009
Études des sciences et des technologies0,0160,070
Communication savante0,0230,035
Science ouverte0,0040,030
Intégrité de la recherche0,0060,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,975
Tête enseignante GPT0,812
Écart entre enseignants0,164 · 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

Étiqueté directement par 3 modèles lisant le dossier complet.

Devis d'étudeQualitatif
DomaineMéthodes
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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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