Issues and Challenges in Performing Family Impact Analysis – Implications for <scp>H</scp>ong <scp>K</scp>ong
Notice bibliographique
Résumé
Family impact analysis ( FIA ) is informed by a growing vision of incorporating a family perspective into policy making. It is a skillful and technical exercise in examining past, present, or probable future consequences – both intended and unintended – of a policy on family well‐being. Originating in the USA in the 1970s, it has become state/provincial or federal policy in the USA , Canada (Alberta), Australia, and Hong Kong. The policy has had different degrees of success in these countries. This article reviewed the critical issues and challenges for implementing the policy and the countries’ different responses to the challenges. It also discussed the implications of these international experiences on Hong Kong's policy of FIA as the newest member of the ranks. Attention to the diversity of families in defining family, adequate training and support to policy staff, building of quality control mechanisms, and the development of grassroots and political support of FIA were recommended. The review also found that there was a dearth of evaluation research on the policy. Further studies are necessary to examine whether FIA is an effective means of affecting policy‐planning decisions. It is a shared obligation of all countries that voted for a policy on FIA .
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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 | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».