Whole‐of‐society approach for public health policymaking: a case study of polycentric governance from Quebec, Canada
Notice bibliographique
Résumé
In adopting a whole-of-society (WoS) approach that engages multiple stakeholders in public health policies across contexts, the authors propose that effective governance presents a challenge. The purpose of this paper is to highlight a case for how polycentric governance underlying the WoS approach is already functioning, while outlining an agenda to enable adaptive learning for improving such governance processes. Drawing upon a case study from Quebec, Canada, we employ empirically developed concepts from extensive, decades-long work of the 2009 Nobel laureate Elinor Ostrom in the governance of policy in nonhealth domains to analyze early efforts at polycentric governance in policies around overnutrition, highlighting interactions between international, domestic, state and nonstate actors and processes. Using information from primary and secondary sources, we analyze the emergence of the broader policy context of Quebec's public health system in the 20th century. We present a microsituational analysis of the WoS approach for Quebec's 21st century policies on healthy lifestyles, emphasizing the role of governance at the community level. We argue for rethinking prescriptive policy analysis of the 20th century, proposing an agenda for diagnostic policy analysis, which explicates the multiple sets of actors and interacting variables shaping polycentric governance for operationalizing the WoS approach to policymaking in specific contexts.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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 ».