1 CREATING TOGETHER: DEVELOPING A MENTAL HEALTH AND ADDICTIONS RESEARCH AGENDA FOR ONTARIO
Notice bibliographique
Résumé
In Ontario, as in many other jurisdictions, the mental health and addiction systems research agenda is driven mainly by funding bodies and scientists with little opportunity given to stakeholders to provide input. There are several challenges to this approach. The research needs of stakeholders who are in the best position to use research to improve the system are not generally addressed, the knowledge that stakeholders have of the system is not used to inform the agenda, and there is less likelihood that research will be integrated and applied by stakeholders to enhance the system once studies are complete. Academics note that the best predictor of the use of research in the field is early and continued involvement of decision makers or stakeholders (Lavis et al., 2003). It makes sense then that stakeholder collaboration should begin during the early stages of developing relevant research questions (Lomas at al., 2003). The involvement of stakeholders in establishing a jointly created research agenda is a critical step towards creating a more efficient and sustainable mental health and addictions system. Several initiatives to involve stakeholders in the development of a research agenda have already taken place in different Canadian jurisdictions to address the challenges outlined above. At the national level, the Canadian Health Services Research Foundation (CHSRF)
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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 | 0,025 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,033 | 0,011 |
| Communication savante | 0,015 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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.
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».