The Full SPECTRUM: Developing a Tripartite Partnership between Community, Government and Academia for Collaborative Social Policy Research
Notice bibliographique
Résumé

 
 
 Problem: In Canadian society, public policies guide the development and administration of social services and systems, including the public education system, the justice system, family services, social housing and income support. However, because social services are often planned and implemented in a ‘siloed’ manner, coordination and collaboration across departments, sectors and organisations is sorely lacking. Data and resource constraints may prevent services being evaluated to ensure they meet the needs of the people for whom they are intended. When the needs of individuals are not addressed, the result is poor outcomes and wasted resources across multiple areas.Our Response: In 2018, we formed the SPECTRUM Partnership in response to a recognised need for collaborative cross-sector approaches to strengthening the policies that shape social services and systems in our country. The tripartite SPECTRUM partnership comprises representatives from community organisations, government and academia, and is an entity designed to conduct social policy research and evaluation, incorporating interdisciplinary perspectives and expertise from its members. Guided by community-driven research questions and building on existing data resources, SPECTRUM seeks to address specific knowledge gaps in social programs, services and systems. New research findings are then translated into viable public policy options, in alignment with government priorities, and presented to policy-makers for consideration.Implications: In this practice-based article, we describe the key steps we took to create the SPECTRUM partnership, build our collective capacity for research and evaluation, and transform our research findings into actionable evidence to support sound public policy. We outline four of SPECTRUM’s achievements to date in the hope that the lessons we learned during the development of the partnership may serve as a guide for others aiming to optimise public policy development in a collaborative evidence-based way.
 
 
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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 | 0,049 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,005 |
| 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 ».