A scoping review of commissioning practices used in the evaluation of Indigenous health and wellbeing programs: Protocol article
Notice bibliographique
Résumé
Despite the billions of dollars invested in improving Indigenous health and wellbeing outcomes in Australia, there is little evidence of program effectiveness to inform policy and practice. The deficiency of evaluations is problematic. Critical to this process is the effective engagement of commissioners with Indigenous peoples, which is not well documented. Currently, there is scant evidence on modes of commissioning practices used. This scoping review will aim to identify the spectrum of commissioning practices used when evaluating Indigenous health and wellbeing programs in Australia, codifying them into a model set. Documents (between 2008 and 2020) will be retrieved from Scopus, Proquest, Informit, Google Scholar and via a web-based search that refers to the commissioning of Indigenous health and wellbeing program evaluations in Australia, New Zealand, Canada or the United States. Importantly, the research team is Indigenous-led and the project’s governance, quality and translation framework will be informed by a project advisory group, including Indigenous associates. This will be the first scoping review globally to identify practices used to commission Indigenous health and wellbeing program evaluations. Results will be utilised to strengthen the commissioning practices of Indigenous health and wellbeing programs in Australia and overseas.
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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 | 0,132 | 0,176 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,025 | 0,026 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,010 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,040 | 0,007 |
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 ».