Public health policy research: making the case for a political science approach
Notice bibliographique
Résumé
The past few years have seen the emergence of claims that the political determinants of health do not get due consideration and a growing demand for better insights into public policy analysis in the health research field. Several public health and health promotion researchers are calling for better training and a stronger research culture in health policy. The development of these studies tends to be more advanced in health promotion than in other areas of public health research, but researchers are still commonly caught in a naïve, idealistic and narrow view of public policy. This article argues that the political science discipline has developed a specific approach to public policy analysis that can help to open up unexplored levers of influence for public health research and practice and that can contribute to a better understanding of public policy as a determinant of health. It describes and critiques the public health model of policy analysis, analyzes political science's specific approach to public policy analysis, and discusses how the politics of research provides opportunities and barriers to the integration of political science's distinctive contributions to policy analysis in health promotion.
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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 | 0,242 | 0,209 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,148 |
| Communication savante | 0,045 | 0,042 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,035 | 0,039 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».