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Enregistrement W7128103107

EVIDENCE-INFORMED DECISION-MAKING IN CRISIS ZONES

2019· dissertation· en· W7128103107 sur OpenAlexaboutno aff
Ahmad Firas Khalid

Notice bibliographique

RevueMacSphere (McMaster University) · 2019
Typedissertation
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth and Conflict Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLeverage (statistics)Qualitative researchConceptual frameworkPoliticsHumanitarian crisisBody of knowledgeRefugee crisisFocus groupEvidence-based practice
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many strategies can be used to support the use of research evidence in decision-making. However, such strategies have been understudied in crisis zones, where decision-making may be particularly complex, many factors may influence decision-makers’ use of research evidence, and professional judgements may be particularly relied upon. Using synthesis and qualitative research methods, this dissertation examines the role of research evidence in crisis zones and strategies to support its use in decision-making. First, chapter 2 describes a critical interpretive synthesis, which drew upon a broad body of literature around evidence use in crisis zones to develop a new conceptual framework that outlines strategies that leverage the facilitators and address the barriers to evidence use in crisis zones in four systems, namely the political, health, international humanitarian aid, and health research systems. Second, in chapter 3, the focus narrows, and an embedded qualitative case study design was used to gain a deeper understanding into one of the four identified systems, the political system, and specifically the factors that influenced the use of research evidence in the governmental health policy-development processes for Syrian refugees in Lebanon and Ontario. Finally, in chapter 4, a user testing study design was used to zero-in on decision-makers’ experiences with a particular strategy within the health research system, namely an evidence website focused specifically on topics relevant in crisis zones. This dissertation provides a rich understanding of research evidence use by examining knowledge translation strategies in a setting that has been largely unexplored in the broader KT map: crisis zones. The findings from this thesis point to the need for comprehensive strategies to support evidence use in decision-making that draw upon the existing literature and are adapted for crisis zones, which can occur sequentially or simultaneously within or across the four identified systems.

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)0,230
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,222
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,770
Score d'incertitude au seuil0,950

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2300,222
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0080,007
Études des sciences et des technologies0,0200,051
Communication savante0,0510,049
Science ouverte0,0080,054
Intégrité de la recherche0,0140,022
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,322 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
DomaineMéthodes
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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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