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Enregistrement W4403706942 · doi:10.1186/s12913-024-11603-x

Building common understanding: seeking consensus and defining social prescribing across contexts – a collective commentary on a Delphi study

2024· article· en· W4403706942 sur OpenAlexafffund
Caitlin Muhl, Kate Mulligan, Bogdan Chiva Giurca, Marie Polley, Gary Bloch, Dominik Alex Nowak, Charlotte Osborn-Forde, Sonia Hsiung, Kheng Hock Lee, Wolfram Herrmann, James Baker, Dame Helen Jayne Stokes-Lampard, S. Everington, Michael J. Dixon, Isabelle Wachsmuth, Cristiano Figueiredo, Halfdan Skjerning, Daniela Rojatz, Miriam Heijnders, C Wallace, Michelle Howarth, Daisuke Watanabe, Marcello Bertotti, Susanna Althini, Felix Holzinger, Darren Glyn Dooler, Tim Anfilogoff, Daisy Fancourt, Michelle Nelson, Stephanie Tierney, Hae Kweun Nam, Kiffer G. Card, Daniel Hayes, Siân Slade, Marie Anne Essam, G Palmer, Vivian Welch, David Robinson, Laurie Hilsgen, Niall Taylor, Rasmus Oestergaard Nielsen, Dragana Vidović, Emer Maeve McDaid, Louíse Viecili Hoffmeister, Jill Bonehill, Alan Siegel, Alžběta Bártová, Fausto David Acurio Páez, Juan Manuel Mendive, Kerryn Husk

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueArt Therapy and Mental Health
Établissements canadiensBruyèreUniversity of OttawaSimon Fraser UniversityLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteSt. Michael's HospitalCanadian Red Cross SocietyUniversity of TorontoPublic Health OntarioQueen's University
Organismes subventionnairesDepartment of Health and Social CareNational Institute for Health and Care ResearchUniversity of TorontoWorld Health Organization
Mots-clésHealth administrationDelphi methodMedicineNursing researchHealth informaticsDelphiPublic healthPublic relationsHealth services researchNursingPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Social prescribing has become a global phenomenon. A Delphi study was recently conducted with 48 social prescribing experts from 26 countries to establish global agreement on the definition of social prescribing. We reflect on the use and utility of the outputs of this work, and where we go from here.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,297
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,369
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,297
Score d'incertitude au seuil0,866

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2970,369
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0240,047
Communication savante0,0140,028
Science ouverte0,0070,037
Intégrité de la recherche0,0240,039
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,234
Tête enseignante GPT0,469
Écart entre enseignants0,235 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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