Uloga sustava za upravljanje preventivnim aktivnostima u RH u evaluaciji
Bibliographic record
Abstract
Evaluacija projekta i programa podrazumijeva sveobuhvatnu i detaljnu analizu intervencije s ciljem analize njezine svrsihodnosti i uspjesnosti. Evaluacija tako oznacava sustavno istraživanje kvalitete, vrijednosti i važnosti neke aktivnosti. Definiranjem zajednickog evaluacijskog alata u okviru sustava upravljanja preventivnim aktivnostima osigurali bi se preduvjeti za prepoznavanje prioritetno potrebnih aktivnosti, kao i usporedivost projekata na nacionalnoj i regionalnim razinama, omogucio bi se uvid u aktivnosti koje se trenutno provode na određenim podrucjima te uputilo na primjere dobre prakse u realnim okvirima koje je uz manje potrebne resurse moguce implementirati i u drugim podrucjima. Također osnovala bi se baza pozitivnih iskustava s poveznicama na strucne eksperte u pojedinim podrucjima koja bi predstavljala osnovu za planiranje buducih ucinkovitih i djelotvornih preventivnih aktivnosti na nacionalnoj razini uz smanjenje ukupnih troskova. S aspekta sustava za upravljanje preventivnim aktivnostima potrebno je definirati dva podprocesa - evaluaciju projekata i programa u cilju njegova prihvacanja ili odbijanja odnosno odluke o njihovoj daljnjoj provedbi te evaluaciju projekta i programa u cilju utvrđivanja njihove ucinkovitosti i djelotvornosti. U fazi prije pocetka implementacije projekta/aktivnosti najvažnije je ustanoviti potrebitost provođenja predložene aktivnosti, njenu utemeljenost na strucno-znanstvenim spoznajama te mogucnost provedbe u realnim uvjetima. Također je potrebno obratiti pažnju na kompetencije nositelja te kvalitetu samog prijedloga koja ce omoguciti provodljivost i dosizanje definiranih ciljeva. Brojne znanstvene i javnozdravstvene ustanove posljednjih godina razvijaju smjernice, predloske i pomocne alate za evaluaciju projekata od kojih je neke moguce pogledati na sljedecim poveznicama: Centre for disease control - http://www.cdc.gov/eval/framework/index.htm Public Health Agency of Canada - http://www.phac-aspc.gc.ca/php-psp/toolkit-eng.php Public Health Agency of Canada - http://www.phac-aspc.gc.ca/about_apropos/evaluation/pert-ocdp-eng.php Ontario Centre of Excellence for Child and Youth Mental Health - http://www.excellenceforchildandyouth.ca/about-learning-organizations/get-ready/tools/evaluation-toolkit Jednom kada je program/aktivnost prihvacena potrebno je nadzirati njeno provođenje temeljem definiranih indikatora koji se tipicno definiraju na nekoliko razina kao sto je navedeno u tablici u nastavku: Zavrsni korak u evaluaciji je utvrđivanje ucinkovitosti i djelotvornosti provedenog projekta/ aktivnosti. Sustav upravljanja preventivnim aktivnostima tako bi morao imati 3 skupine evaluatorskih parametara za svaki od definiranih evaluacijskih podprocesa – prihvacanje, pracenje i zavrsna evaluacija projekta/ aktivnosti. Obzirom na kompleksnost samog procesa evaluacije također je potrebno pažljivo planirati resurse za njezinu provedbu. Kao moguca rjesenja namece se primjena univerzalno razvijenih alata za automatsku evaluacija no alternativno valja razmisljati o uspostavi skupa strucnih nacionalnih ili internacionalnih evaluatora.
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 | 0.035 | 0.060 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 0.003 |
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".