MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2606051660 · doi:10.7202/1038918ar

Comprendre les défis de la gouvernance en contexte pluraliste : le cas du programme VIH en Haïti

2017· article· fr· W2606051660 sur OpenAlexvenueno aff
Anne Foro, Jean‐Louis Denis, François Champagne

Notice bibliographique

RevueRevue Gouvernance · 2017
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare Systems and Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceHuman immunodeficiency virus (HIV)PhilosophyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

À partir d’une méthodologie de recherche qualitative utilisant l’entretien individuel semi-structuré, l’observation non-participante et l’analyse documentaire, cet article vise à dégager les défis de la gouvernance du programme national de contrôle du VIH en Haïti. Partant du postulat général que le processus de gouverne est influencé par les structures et outils mis en place, ainsi que par son contexte d’implantation, l’analyse montre que : 1) le ‘manque’ et ‘l’excès’ de certaines structures et outils conduisent à un mode de coordination peu formalisé; 2) les conflits et controverses, découlant de la confusion des rôles, de la divergence des logiques d’action et de la différence des cultures organisationnelles, engendrent un certain nombre de défis pour la gouvernance; 3) le faible pouvoir institutionnel de l’acteur public dû en partie à sa dépendance en ressources, ne lui permet pas de jouer adéquatement son rôle de coordination; et 4) l’instabilité socioprofessionnelle des acteurs due au contexte de pauvreté et à l’instabilité sociopolitique, contribue à la complexité du programme et aux difficultés de sa coordination. L’étude suggère que la mise en place d’un Comité National de Lutte contre le VIH/Sida (CNLS) selon certaines conditions, pourrait aider à améliorer la gouvernance du programme.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,621
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0050,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,340 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueRevue GouvernanceMême sujetHealthcare Systems and PracticesTravaux en français237 207