Notice bibliographique
Résumé
Scientific integrity was a prominent issue in the Canadian federal election of 2015, with incumbent Conservative Party prime minister Stephen Harper being increasingly criticised for appearing to dismiss evidence that did not support his agenda. In the lead-up to the election, Liberal Party leader Justin Trudeau focused on this issue, committing to a number of actions to strengthen evidence-based decision making in Canada. Many believe this played a role in his successful election as prime minister. Of course, Canada’s federal government is not the only, or even the ultimate, authority on evidence production and use within Canada. Provincial, territorial and municipal governments, as well as individual public sector organisations, also hold various policy- and decision-making powers. However, it is the case that the value placed on evidence by the highest level of government – and the ways in which that value is enacted, for example, through funding – is without doubt influential, and it provides an important context for this chapter. Although evidence – the available body of information indicating whether a proposition is valid – is produced and used in many sectors, in this chapter we draw on our experiences as a clinician/researcher (Straus) and a researcher/funder (Holmes) to focus primarily on Canada’s healthcare system. Under this system, which serves a culturally diverse population of 36 million people across a largely rural and remote landscape (apart from a few major cities), all Canadian residents have access to medically necessary services without charge. Federally, the government sets national standards for the healthcare system and supports healthcare for specific groups (for example, indigenous populations, serving members of the Canadian Forces, inmates of federal penitentiaries and some refugee claimants).
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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 | 0,012 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,007 |
| Communication savante | 0,021 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 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 ».