Enhancing governance and strengthening advocacy for policy change of large Collective Impact initiatives
Notice bibliographique
Résumé
Nutrition issues are increasingly being addressed through global partnerships and multi-sectoral initiatives. Ensuring effective governance of these initiatives is instrumental for achieving large-scale impact. The Collective Impact (CI) approach is an insightful framework that can be used to guide and assess the effectiveness of this governance. Despite the utility and widespread use of this approach, two gaps are identified: a limited understanding of the implications of expansion for an initiative operating under the conditions of CI and a lack of attention to advocacy for policy change in CI initiatives. In this paper, a case study was undertaken in which the CI lens was applied to the advocacy efforts of Alive & Thrive (A&T), UNICEF and partners. The initiative expanded into a regional movement and achieved meaningful policy changes in infant and young child feeding policies in seven countries in Southeast Asia. These efforts are examined in order to address the two gaps identified in the CI approach. The objectives of the paper are (a) to examine the governance of this initiative and the process of expansion from a national to a regional, multilayered initiative, with attention to challenges, adaptations, and key elements, and (b) to compare advocacy in the A&T-UNICEF initiative and in typical CI initiatives and gain insight into how the practice of advocacy for policy change can be strengthened in CI initiatives.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».