Developing a policy game intervention to enhance collaboration in public health policymaking in three European countries
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: One of the key elements to enhance the uptake of evidence in public health policies is stimulating cross-sector collaboration. An intervention stimulating collaboration is a policy game. The aim of this study was to describe the design and methods of the development process of the policy game ‘In2Action’ within a real-life setting of public health policymaking networks in the Netherlands, Denmark and Romania. METHODS: The development of the policy game intervention consisted of three phases, pre intervention, designing the game intervention and tailoring the intervention. RESULTS: In2Action was developed as a role-play game of one day, with main focus to develop in collaboration a cross-sector implementation plan based on the approved strategic local public health policy. CONCLUSIONS: This study introduced an innovative intervention for public health policymaking. It described the design and development of the generic frame of the In2Action game focusing on enhancing collaboration in local public health policymaking networks. By keeping the game generic, it became suitable for each of the three country cases with only minor changes. The generic frame of the game is expected to be generalizable for other European countries to stimulate interaction and collaboration in the policy process.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle