Public‐private partnership (PPP) development: Toward building a PPP framework for healthy eating
Notice bibliographique
Résumé
Public-private partnerships (PPPs) in public health have gained great attention in the global health literature over the last two decades. Evidence suggests that PPPs could contribute to mitigating complex health problems. There is, however, limited knowledge about the process and specific conditions in which PPPs for healthy eating, in particular, can be developed successfully. To address this gap, this article first summarizes the literature, and second, using qualitative content analysis, identifies factors deemed to influence the process of building PPPs for healthy eating. The literature search was undertaken in two stages. The first stage focused on PPPs in public health to understand what constitutes a PPP, and the types and characteristics of PPPs. The second stage sought empirical examples and conceptual papers related to PPPs for healthy eating to identify critical elements that could facilitate or hinder partnerships between the government and the food industry. The search yielded 38 articles on PPPs in public health and 20 on PPPs for healthy eating. The analysis generated 23 individual elements that have the potential to influence a successful process of building PPPs for healthy eating (eg, endorsement from an individual champion, equal representation from partner organizations on board committees). The analysis also yielded five factors that appeared to well-represent the 23 individual elements of PPP formation: motivation, enablers, governance, benefits, and barriers. These results constitute an important step to understand critical factors involved in the formation of PPPs in public health and should inform additional empirical research to validate them.
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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 | 0,074 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,022 |
| Communication savante | 0,018 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,025 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».