A multi-faceted approach to promote knowledge translation platforms in eastern Mediterranean countries: climate for evidence-informed policy
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Limited work has been done to promote knowledge translation (KT) in the Eastern Mediterranean Region (EMR). The objectives of this study are to: 1.assess the climate for evidence use in policy; 2.explore views and practices about current processes and weaknesses of health policymaking; 3.identify priorities including short-term requirements for policy briefs; and 4.identify country-specific requirements for establishing KT platforms. METHODS: Senior policymakers, stakeholders and researchers from Algeria, Bahrain, Egypt, Iran, Jordan, Lebanon, Oman, Sudan, Syria, Tunisia, and Yemen participated in this study. Questionnaires were used to assess the climate for use of evidence and identify windows of opportunity and requirements for policy briefs and for establishing KT platforms. Current processes and weaknesses of policymaking were appraised using case study scenarios. Closed-ended questions were analyzed descriptively. Qualitative data was analyzed using thematic analysis. RESULTS: KT activities were not frequently undertaken by policymakers and researchers in EMR countries, research evidence about high priority policy issues was rarely made available, and interaction between policymakers and researchers was limited, and policymakers rarely identified or created places for utilizing research evidence in decision-making processes. Findings emphasized the complexity of policymaking. Donors, political regimes, economic goals and outdated laws were identified as key drivers. Lack of policymakers' abilities to think strategically, constant need to make quick decisions, limited financial resources, and lack of competent and trained human resources were suggested as main weaknesses. CONCLUSION: Despite the complexity of policymaking processes in countries from this region, the absence of a structured process for decision making, and the limited engagement of policymakers and researchers in KT activities, there are windows of opportunity for moving towards more evidence informed policymaking.
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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 | 0,043 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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; 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 ».