Strengthening health systems in low-income countries by enhancing organizational capacities and improving institutions
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This paper argues that the global health agenda tends to privilege short-term global interests at the expense of long-term capacity building within national and community health systems. The Health Systems Strengthening (HSS) movement needs to focus on developing the capacity of local organizations and the institutions that influence how such organizations interact with local and international stakeholders. DISCUSSION: While institutions can enable organizations, they too often apply requirements to follow paths that can stifle learning and development. Global health actors have recognized the importance of supporting local organizations in HSS activities. However, this recognition has yet to translate adequately into actual policies to influence funding and practice. While there is not a single approach to HSS that can be uniformly applied to all contexts, several messages emerge from the experience of successful health systems presented in this paper using case studies through a complex adaptive systems lens. Two key messages deserve special attention: the need for donors and recipient organizations to work as equal partners, and the need for strong and diffuse leadership in low-income countries. An increasingly dynamic and interdependent post-Millennium Development Goals (post-MDG) world requires new ways of working to improve global health, underpinned by a complex adaptive systems lens and approaches that build local organizational capacity.
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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 | 0,021 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,026 |
| Communication savante | 0,012 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».