Health in All Policies: Perspectives From the Region of the Americas
Notice bibliographique
Résumé
Abstract There is a broad consensus that the health of an individual or population is not influenced solely by the efforts of the formal health sector; rather, it is also defined by the conditions of daily life as well as the inputs, intentional or not, of various stakeholders and policies. The recognition that health outcomes and inequity in health extend beyond the health sector across many social and government sectors has led to the emergence of a comprehensive policy perspective known as Health in All Policies (HiAP). Building on earlier concepts and principles outlined in the Alma-Ata Declaration (1978) and the Ottawa Charter for Health Promotion (1986), HiAP is a collaborative approach to public policies across sectors that systematically takes into account the health implications of decisions, seeks synergies, and avoids harmful health impacts in order to improve population health and health equity. Health in All Policies has become particularly relevant in light of the adoption of the 2030 Agenda for Sustainable Development and the 17 Sustainable Development Goals (SDGs), as achieving the goals of the agenda requires policy coherence and collaboration across sectors. Given that local governments are ideally positioned to encourage and galvanize partnerships between a diversity of local stakeholders, the implementation of HiAP at the local level is seen as a powerful approach to advancing health and achieving the SDGs through scaled-up initiatives. As there is no single model for the development and implementation of HiAP, it is critical to examine the different experiences across countries that have garnered success in order to identify best practices. The Region of the Americas has made much progress in advancing the HiAP approach, and as such much can be learned from analyzing implementation at country level thus far. Specific initiatives of the Americas may highlight key examples of local action for HiAP and should be taken into consideration for future implementation. Moving forward, it will be important to consider bottom up approaches that directly address the wider determinants of health and health equity.
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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 | 0,007 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,017 |
| Communication savante | 0,011 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».