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Enregistrement W7073786037

Involving Decision-Makers in Producing Research Syntheses: The Case of the Research Collective on Primary Healthcare in Quebec

2007· article· en· W7073786037 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePubMed Central · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePrenatal Screening and Diagnostics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésViewpointsDivergence (linguistics)Convergence (economics)Process (computing)Health carePolitics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper reports on a research collective on primary healthcare (PHC) conducted in Quebec in 2004. Thirty ongoing or recently completed studies were synthesized through a process involving a high degree of exchange among researchers who conducted the original studies, investigators and decision-makers. The viewpoints expressed by decision-makers who participated in the process were analyzed in terms of convergence with and divergence from the researchers’ viewpoints. In four cases, there was convergence between the decision-makers’ and the researchers’ viewpoints, thus increasing the validity of the collective’s findings. The main divergence between the two groups’ viewpoints concerns the strategy adopted in Quebec to create local health and social services networks. Such divergence reflects the distinction made by Klein between scientific evidence and organizational and political evidence. Our study results illustrate that decision-makers’ viewpoints can play an important interpretive and complementary role in producing research syntheses. Although integrating decision-makers’ viewpoints into syntheses has been regarded as a strategy for improving the use of research findings, our analysis shows that decision-makers’ view-points do not necessarily have to be integrated into syntheses but can, instead, be examined for convergence with or divergence from researchers’ viewpoints. This deliberative process can enrich discussions and lead to enlightened decision- and policy making.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,047
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,298
Score d'incertitude au seuil0,961

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,047
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,267 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
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

Citations1
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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