MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2600759638 · doi:10.1093/heapol/czx015

Banning shisha smoking in public places in Iran: an advocacy coalition framework perspective on policy process and change

2017· article· en· W2600759638 sur OpenAlexaff
Akram Khayatzadeh‐Mahani, Éric Breton, Arne Rückert, Ronald Labonté

Notice bibliographique

RevueHealth Policy and Planning · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerspective (graphical)Process (computing)Public policyPublic administrationPublic healthPolitical sciencePublic relationsEconomic growthEnvironmental healthBusinessMedicineNursingComputer scienceLawEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Shisha smoking is a widespread custom in Iran with a rapidly growing prevalence especially among the youth. In this article, we analyze the policy process of enforcing a federal/state ban on shisha smoking in all public places in Kerman Province, Iran. Guided by the Advocacy Coalition Framework (ACF), we investigate how a shisha smoking ban reached the political agenda in 2011, how it was framed by different policy actors, and why no significant breakthrough took place despite its inclusion on the agenda. METHODS: We conducted a qualitative study using a case study approach. Two main sources of data were employed: face-to-face in-depth interviews and document analysis of key policy texts. We interviewed 24 policy actors from diverse sectors. A qualitative thematic framework, incorporating both inductive and deductive analyses, was employed to analyze our data. RESULTS: We found that the health sector was the main actor pushing the issue of shisha smoking onto the political agenda by framing it as a public health risk. The health sector and its allies advocated enforcement of a federal law to ban shisha smoking in all public places including teahouses and traditional restaurants whereas another group of actors opposed the ban. The pro-ban group was unable to neutralize the strategies of the anti-ban group and to steer the debate towards the health harms of shisha smoking. Our analysis uncovers three main reasons behind the policy stasis: lack of policy learning due to lack of agreement over evidence and related analytical conflicts between the two groups linked to differences in core and policy beliefs; the inability of the pro-ban group to exploit opportunities in the external policy subsystem through generating stronger public support for enforcement of the shisha smoking ban; and the nature of the institutional setting, in particular the autocratic governance of CHFS which contributed to a lack of policy learning within the policy subsystem. CONCLUSIONS: Our research demonstrated the utility of ACF as a theoretical framework for analyzing the policy process and policy change to promote tobacco control. It shows the importance of accounting for policy actors' belief systems and issue-framing in understanding how some issues get more prominence in the policy-making process than others. Our findings further indicate a need for significant resources employed by the state through public awareness campaigns to change public perceptions of shisha smoking in Iran which is a deeply anchored cultural practice.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,089
Score d'incertitude au seuil0,987

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,187
Tête enseignante GPT0,486
Écart entre enseignants0,299 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations16
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHealth Policy and PlanningMême sujetSmoking Behavior and CessationTravaux en français237 207