Blending integrated knowledge translation with global health governance: an approach for advancing action on a wicked problem
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The persistence of health inequities is a wicked problem for which there is strong evidence of causal roots in the maldistribution of power, resources and money within and between countries. Though the evidence is clear, the solutions are far from straightforward. Integrated knowledge translation (IKT) ought to be well suited for designing evidence-informed solutions, yet current frameworks are limited in their capacity to navigate complexity. Global health governance (GHG) also ought to be well suited to advance action, but a lack of accountability, inclusion and integration of evidence gives rise to politically driven action. Recognising a persistent struggle for meaningful action, we invite contemplation about how blending IKT with GHG could leverage the strengths of both processes to advance health equity. DISCUSSION: Action on root causes of health inequities implicates disruption of structures and systems that shape how society is organised. This infinitely complex work demands sophisticated examination of drivers and disrupters of inequities and a vast imagination for who (and what) should be engaged. Yet, underlying tendencies toward reductionism seem to drive superficial responses. Where IKT models lack consideration of issues of power and provide little direction for how to support cohesive efforts toward a common goal, recent calls from the field of GHG may provide insight into these issues. Additionally, though GHG is criticised for its lack of attention to using evidence, IKT offers approaches and strategies for collaborative processes of generating and refining knowledge. Contemplating the inclusion of governance in IKT requires re-examining roles, responsibilities, power and voice in processes of connecting knowledge with action. We argue for expanding IKT models to include GHG as a means of considering the complexity of issues and opening new possibilities for evidence-informed action on wicked problems. CONCLUSION: Integrated learning between these two fields, adopting principles of GHG alongside the strategies of IKT, is a promising opportunity to strengthen leadership for health equity action.
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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 | 0,008 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».