Process Evaluation of a Rapid Evidence Support System Assessment of Ireland’s Department of Health – A Protocol
Notice bibliographique
Résumé
Background The Rapid Evidence Support System Assessment (RESSA) was developed by the Global Evidence Commission to evaluate evidence support systems that inform policy decisions. These systems are designed to contextualize existing evidence, guide decision-making, and generate new insights to inform action. As evidence-informed policymaking gains traction globally, it is essential to evaluate these systems’ effectiveness. In Ireland, the Health Research Board, the Department of Health, Evidence Synthesis Ireland, Cochrane Ireland, and the Global Evidence Commission are collaborating to conduct a RESSA within the Department of Health. This process evaluation aims to assess the fidelity, acceptability, and experiences of stakeholders involved in the RESSA, providing insights for refining the methodology. Methods The process evaluation will employ a mixed methods approach, integrating both qualitative and quantitative data collection. It will evaluate the conduct of a RESSA within the Department of Health. Fidelity assessment will examine adherence to the RESSA protocol, while acceptability will be evaluated using the Theoretical Framework of Acceptability, focusing on key stakeholders' attitudes. An exploration of the experiences of participants, capturing both facilitators and barriers to the RESSA’s success will also be conducted. Data analysis will involve thematic analysis and descriptive statistics, aiming to highlight the RESSA’s methodological strengths and areas for improvement. Conclusions This evaluation is expected to provide critical insights into the strengths and limitations of the RESSA methodology, with implications for evidence-informed policymaking. Findings will offer recommendations to enhance the robustness and applicability of the RESSA in Ireland and beyond. Dissemination will include academic publications and reports, contributing to the broader understanding of effective evidence support systems. This process evaluation aims to inform future RESSAs and strengthen the evidence support framework, ensuring better-informed policy decisions at local, national, and international levels.
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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 | 0,468 | 0,547 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,005 |
| Communication savante | 0,012 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,048 | 0,012 |
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 ».