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Enregistrement W2726974339 · doi:10.1136/jech-2017-208979

A glossary of terms for understanding political aspects in the implementation of Health in All Policies (HiAP)

2017· article· en· W2726974339 sur OpenAlexafffund
Goldameir Oneka, Faraz Vahid Shahidi, Carles Muntaner, Ahmed M. Bayoumi, Deb Finn Mahabir, Alix Freiler, Patricia O’Campo, Ketan Shankardass

Notice bibliographique

RevueJournal of Epidemiology & Community Health · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal Public Health Policies and Epidemiology
Établissements canadiensWilfrid Laurier UniversitySt. Michael's HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPoliticsGlossaryPopularityPublic healthGovernment (linguistics)MedicinePublic relationsPolitical sciencePublic administrationLawNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,097
Score d'incertitude au seuil0,324

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0110,016
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0060,011
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0040,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0970,046

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.

Tête enseignante Opus0,367
Tête enseignante GPT0,508
Écart entre enseignants0,141 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations19
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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