Did the learning agenda of the world bank-administrated health results innovation trust fund shape politicised evidence on performance-based financing? A documentary analysis
Notice bibliographique
Résumé
The World Bank, co-funded by Norway and the United Kingdom, created and managed an innovative financing mechanism, the Health Results Innovation Trust Fund (HRITF), to support performance-based financing (PBF) reforms in low- and middle-income countries. From its inception in late 2007, until the closing of fundraising in 2017, it has carried out a wide range of activities related to experimenting PBF. In conjunction with the World Bank, which positioned itself as a “learning organisation”, donors have pushed the HRITF towards developing a specific learning agenda for documenting the policy impact of PBF. This learning agenda has been primarily based on impact evaluations of PBF pilot programmes. As a new body took over the HRITF’s portfolio (Global Financial Facility),a documentary analysis of this learning agenda is timely. Building from public policy concepts that have been applied to social and health policy, and knowledge translation literature, we examine the learning agenda implemented by the HRITF over these 10 years. Our data includes documentation and publications (N=35) on HRITF and from the HRITF online platform. Results indicate that on several fronts, the HRITF shaped some form of politicised knowledge, notably in the ways country pilot grants were designed and evaluated. Some of its learning activities also provided opportunities for a transformative use of knowledge for World Bank staff as well as national implementers and policymakers. We also provide reflections about the HRITF’s preferred approaches to produce knowledgeand learn.
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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 | 0,143 | 0,329 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,009 |
| Communication savante | 0,023 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| 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 ».