A Rapid Evidence Support System Assessment (RESSA) of health policymaking in Ireland – A Protocol
Notice bibliographique
Résumé
Background: Evidence-informed policymaking promotes the use of the best available evidence in a systematic and transparent manner to guide policy decisions. It aims to ensure that policies are grounded in credible and relevant evidence while also considering factors such as feasibility, sustainability, equity, and stakeholder input. The Global Evidence Commission has emphasised the necessity for stronger national evidence infrastructures and recommended that governments evaluate their evidence-support systems, focusing on the demand for evidence from policymakers, the supply of timely and relevant evidence, and the coordination between the two. To assist countries in reviewing their evidence-support systems, the Global Commission on Evidence to Address Societal Challenges developed the Rapid Evidence Support System Assessment (RESSA). Here, we outline the protocol for a RESSA of health policymaking being conducted in Ireland. Methods: This study will adopt a flexible, mixed-methods design with four key stages: (1) a high-level website review, (2) an in-depth document review, (3) semi-structured interviews with key stakeholders, and (4) seeking feedback. For the document review, the data analysis and synthesis process will follow the READ approach, allowing for a systematic way to organise, interpret, and synthesise the information extracted from the selected documents. Interview data will be analysed using a thematic approach. Findings from both sources will be triangulated to ensure robust conclusions about the strengths and challenges of the evidence-support system for health policymaking. Conclusions: This protocol outlines the methods for assessing Ireland's evidence support system for health policymaking. By documenting our approach in detail, we aim to enhance transparency and replicability, providing a foundation for easier comparison and contrast with similar assessments conducted by other groups. While this study focuses on health, the methodology and findings may also inform evidence-support systems in other sectors, such as climate and education.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Protocole Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Sans objet | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Protocole Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Autre devis | medium |
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,118 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».