Royal Society of Canada working group on health research system recovery: strengthening Canada’s health research system after the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
The Royal Society of Canada Working Group on Health Research System Recovery developed actionable recommendations for organizations to implement to strengthen Canada’s health research system. Recommendations were based on input from participants from G7 countries and Australia and New Zealand. Participants included health research funding agency leaders; research institute leaders; health, public health, and social care policy-makers; researchers; and members of the public. The recommendations were categorized using the World Health Organization’s framework for health research systems and include governance/stewardship: (1) Outline research logistics as part of emergency preparedness to streamline research in future pandemics. (2) Embed equity and inclusion in all research processes. (3) Facilitate streamlined, inclusive, and rigorous processes for grant application preparation and review. (4) Create knowledge mobilization infrastructure to support the generation and use of evidence. (5) Coordinate research efforts across local, provincial, national, and international entities. Financing: (6) Reimagine the funding of health research. Capacity building: (7) Invest in formative training opportunities rooted in equity, diversity, and anti-racism. (8) Support researchers’ career development throughout their career span. (9) Support early career researchers to establish themselves. Producing and using research: (10) Strengthen Indigenous health research and break down systemic barriers to its conduct. (11) Develop mechanisms to produce novel research. (12) Enhance research use across the health research ecosystem.
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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 | 0,197 | 0,176 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,023 | 0,020 |
| Communication savante | 0,029 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,023 | 0,025 |
| Intégrité de la recherche | 0,028 | 0,025 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».