L’Outil diagnostique de l’action en partenariat : fondements, élaboration et validation
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Intervening on social determinants of health requires that public health stakeholders enter into intersectoral partnerships. The lack of valid tools to evaluate the quality of partnerships is a significant constraint to formulating convincing arguments for this kind of action. In light of this shortcoming, the tool described in this article evaluates processes of collective action based on key aspects of its effectiveness. Method: The tool is based on a theoretical model that followed from case studies identifying the conditions associated with quality of partnerships. The tool was developed by operationalizing these conditions into a series of statements, and pretested using the cognitive interviewing method. Construct validity and ecological validity were verified. Results: The tool includes 18 items, with 3 answer choices provided for each item. It is sensitive to variations in judgement. It allows for good convergence among respondents from participating organizations within a partnership; it can also distinguish between partnerships that have difficulty meeting certain conditions and those that do not. The tool is suitable for self-evaluation of partnerships engaged in common projects that involve more than information exchange. Discussion: The tool’s validity resides in its validation procedure and in the basic soundness of its theoretical model, which is supported by a number of literature reviews on how partnerships function and their results. Key words: Partnership; intersectoral action; actor network theory; questionnaire validation
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».