The fundamentals of cross-sector collaboration for social change to promote population health
Notice bibliographique
Résumé
Cross-sector collaboration is increasingly relied upon to tackle society's pressing and intractable problems. Chief among societal problems are unfavorable structural and social determinants of health. The ability to positively change these health determinants rests on the collaborative processes and structures of governance across diverse sectors in society. The purpose of this article is to present a conceptual framework that sheds light on the basic requirements of cross-sector collaboration for social change to promote the health of populations. A search for theoretical articles on cross-sector collaboration in the fields of public administration and public health was conducted within the journal databases ABI/INFORM Complete and MEDLINE. This search strategy was supplemented by an internet search of the grey literature for high-profile models of cross-sector collaboration. The conceptual framework builds on previous scholarly work by placing emphasis on five essential conditions for collective impact, and on the pivotal role of collective learning. Collective learning, at the basis of planning and taking action, is at the core of effective cross-sector initiatives, specifically because of its critical role in constantly adapting strategies to changing circumstances and unanticipated situations within complex socio-ecological 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 | 0,033 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,065 |
| Communication savante | 0,017 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».