Navigating institutional complexity in the health sector: lessons from tobacco control in Kenya
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: This research examines the institutional dynamics of tobacco control following the establishment of Kenya's 2007 landmark tobacco control legislation. Our analysis focuses specifically on coordination challenges within the health sector. METHODS: We conducted semi-structured interviews with key informants (n = 17) involved in tobacco regulation and control in Kenya. We recruited participants from different offices and sectors of government and non-governmental organizations. RESULTS: We find that the main challenges toward successful implementation of tobacco control are a lack of coordination and clarity of mandate of the principal institutions involved in tobacco control efforts. In a related development, the passage of a new constitution in 2010 created structural changes that have affected the successful implementation of the country's tobacco control legislation. DISCUSSION: We discuss how proponents of tobacco control navigated these two overarching institutional challenges. These findings point to the institutional factors that influence policy implementation extending beyond the traditional focus on the dynamic between government and the tobacco industry. These findings specifically point to the intragovernmental challenges that bear on policy implementation. The findings suggest that for effective implementation of tobacco control legislation and regulation, there is need for increased cooperation among institutions charged with tobacco control, particularly within or involving the Ministry of Health. Decisive leadership was also widely presented as a component of successful institutional reform. CONCLUSION: This study points to the importance of coordinating policy development and implementation across levels of government and the need for leadership and clear mandates to guide cooperation within the health sector. The Kenyan experience offers useful lessons in the pitfalls of institutional incoherence, but more importantly, the value of investing in and then promoting well-functioning institutions.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,008 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,016 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».