The SAFE (Social Accountability as the Framework for Engagement) for Health Institutions project
Notice bibliographique
Résumé
Problem addressed Family physicians stand to benefit from assistance with the implementation of social accountability strategies. Objective of program To develop rapid evidence narratives for key social accountability topics that summarize and mobilize evidence for practical use in social accountability strategies linking front-line, “bottom-up” actions with complementary “top-down” standards from the SAFE (Social Accountability as the Framework for Engagement) for Health Institutions evaluation tool. Program description The SAFE for Health Institutions project aims to accelerate transformation toward greater social accountability in family medicine practices and in other settings where family physicians work. A social accountability evaluation tool was developed to help with this transformation and includes a framework of 253 comprehensive top-down standards. Key social accountability topics linked to these standards were identified for rapid reviews of the literature, conducted between June and November 2021, with evidence reported as narratives. These rapid evidence narratives provide practical, evidence-based context including suggestions on how to address each topic across the micro, meso, and macro levels of care, connecting bottom-up actions with corresponding considerations for top-down policies, processes, and structures. Summaries of the rapid evidence narratives are being developed as a series of articles for Canadian Family Physician, focusing on what family physicians can do in clinical practices, with interdisciplinary teams, and in other work settings to accelerate change toward adopting or advancing socially accountable strategies. Conclusion Rapid evidence narratives that summarize and mobilize evidence on key social accountability topics further the understanding of social accountability in family medicine and in other settings where family physicians work. Mapping actions across the micro, meso, and macro levels of care is a practical way to link front-line, bottom-up actions with a top-down social accountability strategy.
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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 | 0,235 | 0,213 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,011 |
| Communication savante | 0,015 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,044 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,005 |
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 ».