How does policy framing enable or constrain inclusion of social determinants of health and health equity on trade policy agendas?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Trade agreements influence the distribution of money, goods, services and daily living conditions – the social determinants of health and health equity, which ultimately impacts differentially on health within and between countries. In order to advance health equity as a trade policy goal, greater understanding is needed of how different actors frame their interests in order to shape government priorities, thus helping to identify competing agendas across policy communities.This paper reports on a study of how policy actors framed their interests for the Trans Pacific Partnership agreement. We analysed 88 submissions made by industry actors, not for profit organisations, unions, researchers and individual citizens to the Australian government during treaty negotiations. We show that policy actors’ ideas of the purpose of trade agreements are shaped by competing underlying assumptions of the role of the state, market and society. We identify three primary framings: a dominant neoliberal market frame, and counter frames for the public interest and state sovereignty. Our analysis highlights the potential enabling and constraining impact of policy frames for health equity. In particular, the current dominant market framing largely excludes the social determinants of health and health equity. We argue that advocacy needs to tackle head on the underlying assumptions of market framings in order to open up space for the social. We identify successful examples of health framing for equity as well as opportunities for engagement with ‘non-traditional’ allies on shared issues of concern.
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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 | 0,008 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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