Intersectoral action for health equity as it relates to climate change in <scp>C</scp>anada: contributions from critical systems heuristics
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE: Intersectoral action (ISA) has been at the forefront of public health policy discussions since the 1970s. ISA incorporates a broader perspective of public health issues and coordinates efforts to address the social, political, economic and environmental contexts from which health determinants operate and are created. Despite being forwarded as a useful way to address and treat complex or 'wicked' problems, such policy issues are still often addressed within, rather than across, disciplinary silos and ISA has been documented to fail more often than it succeeds. AIMS AND OBJECTIVES: This paper contributes to an understanding of ISA by outlining and applying critical systems heuristics (CSH) theory and methods. METHODS: CSH theory and methods are described and discussed before applying them to the example of addressing climate change and health equity through public health practice. RESULTS: CSH thinking provides useful tools to engage stakeholders, question relations of power that may exist between collaborating partners, and move beyond power inequalities that guide ISA initiatives. CONCLUSIONS: CSH is a compelling framing that can improve an understanding of the collaborative relationships that are a prerequisite for engaging in ISA to address complex or 'wicked' policy problems such as climate change.
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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 | 0,052 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,053 |
| Communication savante | 0,018 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».