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Enregistrement W6977658682 · doi:10.6084/m9.figshare.c.3947212

Alliance members’ roles in collective field-building: an assessment of leadership and championship within the Population Health Intervention Research Initiative for Canada

2017· other· en· W6977658682 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2017
Typeother
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMemory, History, Trauma, Identity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlliancePopulation healthPopulationQualitative researchIntervention (counseling)Collaborative leadershipAction (physics)Action research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The Population Health Intervention Research Initiative for Canada (PHIRIC) is a multi-stakeholder alliance founded in 2006 to advance population health intervention research (PHIR). PHIRIC aimed to strengthen Canada’s capacity to conduct and use such research to inform policy and practice to improve the public’s health by building PHIR as a field of research. In 2014, an evaluative study of PHIRIC at organisational and system levels was conducted, guided by a field-building and collaborative action perspective. Methods The study involved 17 qualitative key informant interviews with 21 current and former PHIRIC Planning Committee and Working Group members. The interviews examined how individuals and organisations were acting as champions and exerting leadership in building the field of PHIR. Results Founding PHIRIC organisational members have been championing PHIR at organisational and system levels. While the PHIR field has progressed in terms of enhanced funding, legitimacy, profile and capacity, some members and organisations faced constraints and challenges acting as leaders and champions in their respective environments. Expectations about the future of PHIRIC and field-building of PHIR were mixed, where longer-term and founding members of PHIRIC expressed more optimism than recent members. All agreed on the need for incorporating perspectives of decision-makers into PHIR directions and initiatives. Conclusions The findings contribute to understanding alliance members’ roles in leadership and championship for field-building more generally, and for population health and PHIR specifically. Building this field requires multi-level efforts, collaborative action and distributed leadership to create the necessary conditions for PHIRIC members to both benefit from and contribute to advancing PHIR as a field. Lessons from this 'made in Canada' model may be of interest to other countries regarding the structures needed for PHIR field-building.

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)0,100
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,093
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Incitatifs · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,905
Score d'incertitude au seuil0,691

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1000,093
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0330,013
Communication savante0,0130,005
Science ouverte0,0060,023
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,372
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,055 · 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
DomaineIncitatifs
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2017
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