Travelling models and the challenge of pragmatic contexts and practical norms: the case of maternal health
Notice bibliographique
Résumé
As in other areas of international development, we are witnessing the proliferation of 'traveling models' developed by international experts and introduced in an almost identical format across numerous countries to improve some aspect of maternal health systems in low- and middle-income countries. These policies and protocols are based on 'miracle mechanisms' that have been taken out of their original context but are believed to be intrinsically effective in light of their operational devices.In reality, standardised interventions are, in Africa and elsewhere, confronted with pragmatic implementation contexts that are always varied and specific, and which lead to drifts, distortions, dismemberments and bypasses. The partogram, focused antenatal care, the prevention of mother-to-child transmission of HIV or performance-based payment all illustrate these implementation gaps, often caused by the routine behaviour of health personnel who follow practical norms (and a professional culture) that are often distinct from official norms - as is the case with midwives.Experiences in maternal and child health in Africa suggest that an alternative approach would be to start with the daily reality of social and practical norms instead of relying on models, and to promote innovations that emerge from within local health systems.
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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 | 0,022 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,020 |
| Communication savante | 0,006 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».