Evidence-based policyEvidence-based policy is a concept in public policy that advocates for policy decisions to be grounded on, or influenced by, rigorously established objective evidence. This concept presents a stark contrast to policymaking predicated on ideology, 'common sense,' anecdotes, or personal intuitions. The approach mirrors the effective altruism movement's philosophy within governmental circles. The methodology employed in evidence-based policy often includes comprehensive research methods such as randomized controlled trials (RCT).
Réduction des risques sanitairesLa réduction des risques (RDR) désigne l'ensemble des stratégies visant à limiter les risques et les dommages sanitaires ou sociaux lié à un domaine spécifique. La RDR peut s'appliquer à tous les domaines : militaire, scientifique, social, économique, financier, architectural, agriculture, programmation informatique, toxicomanie, sexualité, écologie, etc. Sécurisexe Elle vise essentiellement à l'information sur le sexe sans risques en avertissant sur les risques d'infections sexuellement transmissibles et sur les risques de grossesse.
Évaluation des politiques publiquesL’évaluation des politiques publiques en tant que nouvel outil d’aide à la décision publique est apparue aux États-Unis dans les années 1960 avant de se développer au Royaume-Uni, dans les pays scandinaves puis dans les autres démocraties occidentales vingt ans plus tard, notamment à l’initiative de la Commission européenne, qui en a fait une exigence règlementaire systématique dans le cadre des financements alloués aux États membres à partir des années 1990.
Bootstrap (statistiques)En statistiques, les techniques de bootstrap sont des méthodes d'inférence statistique basées sur la réplication multiple des données à partir du jeu de données étudié, selon les techniques de rééchantillonnage. Elles datent de la fin des années 1970, époque où la possibilité de calculs informatiques intensifs devient abordable. On calculait depuis près d'un siècle des estimations : mesures de dispersion (variance, écart-type), intervalles de confiance, tables de décision pour des tests d'hypothèse, etc.
Abus de substancesL’abus de substances (abus substantiel ou troubles mentaux et du comportement liés à l'utilisation de substances psycho-actives) est l'usage excessif d'une ou plusieurs drogues, c'est-à-dire de substances qui modifient le fonctionnement de l'esprit (psychotropes) et sont considérées comme entraînant une dépendance. Il s'agit en fait de ce qu'on nomme couramment toxicomanie. La psychiatrie considère comme un trouble mental un tel usage pour des effets non-thérapeutiques ou non-médicaux.
ReproductibilitéLa reproductibilité d'une expérience scientifique est une des conditions qui permettent d'inclure les observations réalisées durant cette expérience dans le processus d'amélioration perpétuelle des connaissances scientifiques. Cette condition part du principe qu'on ne peut tirer de conclusions que d'un événement bien décrit, qui est apparu plusieurs fois, provoqué par des personnes différentes. Cette condition permet de s'affranchir d'effets aléatoires venant fausser les résultats ainsi que des erreurs de jugement ou des manipulations de la part des scientifiques.
Opioid use disorderOpioid use disorder (OUD) is a substance use disorder characterized by cravings for opioids, continued use despite physical and/or psychological deterioration, increased tolerance with use, and withdrawal symptoms after discontinuing opioids. Opioid withdrawal symptoms include nausea, muscle aches, diarrhea, trouble sleeping, agitation, and a low mood. Addiction and dependence are important components of opioid use disorder.
Paradoxe de SimpsonLe paradoxe de Simpson ou effet de Yule-Simpson est un paradoxe statistique décrit par Edward Simpson en 1951 et George Udny Yule en 1903, dans lequel un phénomène observé dans plusieurs groupes s'inverse lorsque les groupes sont combinés. Ce résultat, qui semble impossible au premier abord, est lié à des éléments qui ne sont pas pris en compte, comme la présence de variables non indépendantes ou de différences d'effectifs entre les groupes ; il est souvent rencontré dans la réalité, en particulier dans les sciences sociales et les statistiques médicales.
Errors-in-variables modelsIn statistics, errors-in-variables models or measurement error models are regression models that account for measurement errors in the independent variables. In contrast, standard regression models assume that those regressors have been measured exactly, or observed without error; as such, those models account only for errors in the dependent variables, or responses. In the case when some regressors have been measured with errors, estimation based on the standard assumption leads to inconsistent estimates, meaning that the parameter estimates do not tend to the true values even in very large samples.
Self-replicationSelf-replication is any behavior of a dynamical system that yields construction of an identical or similar copy of itself. Biological cells, given suitable environments, reproduce by cell division. During cell division, DNA is replicated and can be transmitted to offspring during reproduction. Biological viruses can replicate, but only by commandeering the reproductive machinery of cells through a process of infection. Harmful prion proteins can replicate by converting normal proteins into rogue forms.
Statistiques non paramétriquesLa statistique non paramétrique est un domaine de la statistique qui ne repose pas sur des familles de loi de probabilité paramétriques. Les méthodes non paramétriques pour la régression comprennent les histogrammes, les méthodes d'estimation par noyau, les splines et les décompositions dans des dictionnaires de filtres (par exemple décomposition en ondelettes). Bien que le nom de non paramétriques soit donné à ces méthodes, elles reposent en vérité sur l'estimation de paramètres.
Resampling (statistics)In statistics, resampling is the creation of new samples based on one observed sample. Resampling methods are: Permutation tests (also re-randomization tests) Bootstrapping Cross validation Permutation test Permutation tests rely on resampling the original data assuming the null hypothesis. Based on the resampled data it can be concluded how likely the original data is to occur under the null hypothesis.
