Cross-sector cooperation in health-enhancing physical activity policymaking: more potential than achievements?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The cooperation of actors across policy fields and the need for cross-sector cooperation as well as recommendations on how to implement cross-sector cooperation have been addressed in many national and international policies that seek to solve complex issues within societies. For such a purpose, the relevant governance structure between policy sectors is cross-sector cooperation. Therefore, cross-sector cooperation and its structures need to be better understood for improved implementation. This article reports on the governance structures and processes of cross-sector cooperation in health-enhancing physical activity (HEPA) policies in six European Union (EU) member states. METHODS: Qualitative content analysis of HEPA policies and semi-structured interviews with key policymakers in six European countries. RESULTS: Cross-sector cooperation varied between EU member states within HEPA policies. The main issues of the cross-sector policy process can be divided into stakeholder involvement, governance structures and coordination structures and processes. Stakeholder involvement included citizen hearings and gatherings of stakeholders from various non-governmental organisations and citizen groups. Governance structures with policy and political discussions included committees, working groups and consultations for HEPA policymaking. Coordination structures and processes included administrative processes with various stakeholders, such as ministerial departments, research institutes and private actors for HEPA policymaking. Successful cross-sector cooperation required joint planning and evaluation, financial frameworks, mandates based on laws or agreed methods of work, communication lines, and valued processes of cross-sector cooperation. CONCLUSIONS: Cross-sector cooperation required participation with the co-production of goals and sharing of resources between stakeholders, which could, for example, provide mechanisms for collaborative decision-making through citizen hearing. Clearly stated responsibilities, goals, communication, learning and adaptation for cross-sector cooperation improve success. Specific resources allocated for cross-sector cooperation could enhance the empowerment of stakeholders, management of processes and outcomes of cross-sector cooperation.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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; 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 ».