How is the discourse of performance-based financing shaped at the global level? A poststructural analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Performance-based financing (PBF) in low- and middle-income settings has diffused at an unusually rapid pace. While many studies have looked at PBF implementation processes and effects, there is an empirical research gap investigating the ways PBF has diffused. Discursive processes are paramount elements of policy diffusion because they explain the origins of essential elements of the political debate on PBF. Using Bacchi's poststructural approach that emphasises problem representations embedded in the discourse, the present study analyses the construction of the global discourse on PBF. METHODS: A rich corpus of qualitative data (57 in-depth interviews and 10 observation notes) was collected. The transcribed material was coded using QDAMiner©. Codes were assembled to populate analytical categories informed by the framework on diffusion entrepeneurs and Bacchi's poststructural approach. RESULTS: Our results feature problem representations shaped and spread by PBF global diffusion entrepreneurs. We explain how these representations reflected diffusion entrepreneurs' own belief systems and interests, and conflicted with those of non-diffusion entrepreneurs. This research also reveals the specific strategies global diffusion entrepreneurs engaged in to effectively diffuse PBF, through reflecting problem representations based on the discourse on PBF, and inducing certain forms of policy experimentation, emulation, and learning. CONCLUSIONS: Bacchi's poststructural approach is useful to analyse the construction of global health problem representations and the strategies set by global diffusion entrepreneurs to spread these representations. Future research is needed to investigate the belief systems, motivations, resources, and strategies of actors that shape the construction of global health discourses.
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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 | 0,010 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,027 |
| Communication savante | 0,011 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».