Evaluating health policy capacity: Learning from international and Australian experience
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The health sector in Australia faces major challenges that include an ageing population, spiralling health care costs, continuing poor Aboriginal health, and emerging threats to public health. At the same time, the environment for policy-making is becoming increasingly complex. In this context, strong policy capacity - broadly understood as the capacity of government to make "intelligent choices" between policy options - is essential if governments and societies are to address the continuing and emerging problems effectively. RESULTS: This paper explores the question: "What are the factors that contribute to policy capacity in the health sector?" In the absence of health sector-specific research on this topic, a review of Australian and international public sector policy capacity research was undertaken. Studies from the United Kingdom, Canada, New Zealand and Australia were analysed to identify common themes in the research findings. This paper discusses these policy capacity studies in relation to context, models and methods for policy capacity research, elements of policy capacity and recommendations for building capacity. CONCLUSION: Based on this analysis, the paper discusses the organisational and individual factors that are likely to contribute to health policy capacity, highlights the need for further research in the health sector and points to some of the conceptual and methodological issues that need to be taken into consideration in such research.
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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 | 0,113 | 0,130 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,014 |
| Communication savante | 0,012 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».