Créer une culture de prise de décision fondée sur des données probantes dans la collectivité
Bibliographic record
Abstract
Les pressions budgétaires croissantes exercées sur les services de santé provinciaux et locaux obligent à prendre des décisions difficiles. Même si on peut souvent recourir à la prise de décision fondée sur des données probantes pour parvenir à des décisions, la notion de ce type de prise de décision est limitée dans le processus de pratique des bureaux des médecins traitants, en soins primaires, en soins de longue durée et en soins continus. Dans le milieu de la santé, de nombreuses données sont colligées, mais seul un faible pourcentage est utilisé de manière significative. Le programme de Formation en utilisation de la recherche pour cadres qui exercent dans la santé (FORCES) vise non seulement à aider les directeurs de soins de santé à acquérir des compétences nécessaires, mais également à ouvrir la voie à des changements culturels au sein du système de santé canadien. L'article contient trois brefs exemples dans lesquels un vice-président et un administrateur ayant suivi le programme FORCES ont commencé à explorer et à utiliser les données pour susciter le changement dans la collectivité.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.072 | 0.093 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.013 | 0.024 |
| Scholarly communication | 0.021 | 0.009 |
| Open science | 0.002 | 0.009 |
| Research integrity | 0.002 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".