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Enregistrement W2540737308 · doi:10.18060/21350

Advocacy in HIA: Increasing Our Effectiveness and Relevance as Practitioners to Address Health, Equity, and Democracy

2016· article· en· W2540737308 sur OpenAlexaff
Lili Farhang, Jonathan Heller

Notice bibliographique

RevueChronicles of Health Impact Assessment · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental and Social Impact Assessments
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCredibilityPolitical sciencePublic relationsObjectivity (philosophy)Equity (law)DemocracyContext (archaeology)Health impact assessmentPublic administrationPublic healthMedicinePoliticsLawNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The role of advocacy in Health Impact Assessment (HIA) is debated among practitioners. Concerns revolve around whether engaging in advocacy undermines objectivity and credibility. While there is agreement that dissemination of findings and recommendations is necessary, there is a spectrum of activities that can be undertaken in an HIA, one end of which might be considered advocacy.In this Perspective from the Field, We posit that in conducting an HIA, practitioners are choosing to advocate for a set of causes that may include improved health, decreased inequity, and increased democracy. We come to the table with these values and the intent to advocate for them. For any HIA to be relevant and effective at advancing these causes in decision-making contexts, practitioners must use the best available evidence and a range of strategies to communicate evidence to policy audiences, including deliberate tactics with community organizations, decision makers, and others that can aid in addressing power imbalances. Though we believe that HIA practice cannot reach its full potential without embracing advocacy, practitioners must make decisions given their context, including local power dynamics as to how far into the advocacy spectrum they venture in any given HIA.This paper is geared towards HIA practitioners and others who want to understand the opportunity advocacy provides. We begin by describing the underlying values of HIA that inspire this perspective, including those in the 1999 Gothenburg Consensus Paper on HIA (Quigley et al., 2006). After briefly describing concerns HIA practitioners may have with advocacy, particularly that it undermines the objectivity and credibility of the HIA process, we then discuss common advocacy activities practitioners might undertake, and ways to address risks these activities may pose. These opportunities to undertake advocacy include partnering with diverse stakeholders, developing advisory committees, gauging the power and policy context, and thinking broadly about the best tactics to effectively communicate findings. We conclude with a case study describing how advocacy was used in the Treatment Instead of Prison HIA in Wisconsin to advance health, equity, and democracy.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,329
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,291
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,329
Score d'incertitude au seuil0,827

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3290,291
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0100,006
Études des sciences et des technologies0,0260,082
Communication savante0,0410,056
Science ouverte0,0060,065
Intégrité de la recherche0,0310,036
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,003

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,395 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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