Scenario planning for community development in Vietnam: a new tool for integrated health approaches?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Like many countries in Southeast Asia, Vietnam's rapid population and economic growth has met challenges in infrastructure development, especially sanitation in rural areas. OBJECTIVE: As an entry point, we developed scenario planning as an action-research tool in a peri-urban community to identify first steps towards improving their complex sanitation problem and to, systemically, address emerging/re-emerging infectious diseases, as these are commonly linked to unsafe water and inadequate sanitation conditions. As an integrated approach, the process of constructing scenarios allowed us to work across sectors and stakeholders to incorporate this knowledge into a common vision. DESIGN: We conducted focus group discussions to identify and rank driving forces, orally constructed scenarios for the most uncertain drivers, discussed scenario implications and options, and examined the overall process for usefulness and sustainability. During a one-month scoping phase and in between focus group meetings, we carried out household visits which helped us understand the context of data and gather feedback from participants outside of the formal data collection process. Recorded results from these activities were used to develop subsequent tools. RESULTS AND CONCLUSIONS: The research process gave us insights into how to adapt the scenario planning tool to identify alternative options. This involved choosing boundary partners, negotiating priorities, drawing out participant learning through self-assessment of our process (a prerequisite for changing mental models and thus achieving outcomes), and understanding how conveyed messages may reinforce the status quo. These insights showed the importance of examining research results beyond outputs and outcomes, namely through process.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».