Ideas for Extending the Approach to Evaluating Health in All Policies in South Australia Comment on "Developing a Framework for a Program Theory-Based Approach to Evaluating Policy Processes and Outcomes: Health in All Policies in South Australia"
Notice bibliographique
Résumé
Since 2008, the government of South Australia has been using a Health in All Policies (HiAP) approach to achieve their strategic plan (South Australia Strategic Plan of 2004). In this commentary, we summarize some of the strengths and contributions of the innovative evaluation framework that was developed by an embedded team of academic researchers. To inform how the use of HiAP is evaluated more generally, we also describe several ideas for extending their approach, including: deeper integration of interdisciplinary theory (eg, public health sciences, policy and political sciences) to make use of existing knowledge and ideas about how and why HiAP works; including a focus on implementation outcomes and using developmental evaluation (DE) partnerships to strengthen the use of HiAP over time; use of systems theory to help understand the complexity of social systems and changing contexts involved in using HiAP; integrating economic considerations into HiAP evaluations to better understand the health, social and economic benefits and trade-offs of using 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 | 0,079 | 0,151 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,028 |
| Communication savante | 0,010 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,064 | 0,080 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».