A glossary of terms for understanding political aspects in the implementation of Health in All Policies (HiAP)
Notice bibliographique
Résumé
Health in All Policies (HiAP) is a strategy that seeks to integrate health considerations into the development, implementation and evaluation of policies across various non-health sectors of the government. Over the past 15 years, there has been an increase in the uptake of HiAP by local, regional and national governments. Despite the growing popularity of this approach, most existing literature on HiAP implementation remains descriptive rather than explanatory in its orientation. Moreover, prior research has focused on the more technical aspects of the implementation process. Thus, studies that aim to 'build capacity to promote, implement and evaluate HiAP' abound. Conversely, there is little emphasis on the political aspects of HiAP implementation. Neglecting the role of politics in shaping the use of HiAP is problematic, since health and the strategies by which it is promoted are partially political.This glossary addresses the politics gap in the existing literature by drawing on theoretical concepts from political, policy, and public health sciences to articulate a framework for studying how political mechanisms influence HiAP implementation. To this end, the glossary forms part of an on-going multiple explanatory case study of HiAP implementation, HARMONICS (HiAP Analysis using Realist Methods on International Case Studies, harmonics-hiap.ca), and is meant to expand on a previously published glossary addressing the topic of HiAP implementation more broadly. Collectively, these glossaries offer a conceptual toolkit for understanding how politics explains implementation outcomes of HiAP.
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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 | 0,006 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,097 | 0,046 |
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 ».