Advocacy Coalition Framework and Policy Changes in a Third‐World Country
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This work concerns health sector reform in Nigeria between 2003 and 2014. Using qualitative content analysis, I investigate the factors that led to the reform, the reform process, and its outcome. The objective is to assess the conformity of the policy reform to Sabatier and Weible's Advocacy Coalition Framework (ACF) in order to ascertain the applicability, or otherwise, of the ACF in policy analysis in stable democratic African states. In the article, external shock, policy subsystem, stable parameter, technical experts, advocacy coalitions, the “devil shift,” and policy core beliefs—which are basic components of ACF—were all identified in the policy reform process. I conclude that the ACF can be applied in policy reform in democratic African states, so long as there is the rule of law, a separation of powers, freedom of speech and association, a fairly stable political environment, and the presence of policy participants with expert knowledge of the policy issues. Related Articles Morris, Mary Hallock. 2007. “The Political Strategies of Winning and Losing Coalitions: Agricultural and Environmental Groups in the Debate over Hypoxia.” Politics & Policy 35 (4): 836‐871. https://doi.org/10.1111/j.1747-1346.2007.00086.x Swigger, Alexandra, and Bruce Timothy Heinmiller. 2014. “Advocacy Coalitions and Mental Health Policy: The Adoption of Community Treatment Orders in Ontario.” Politics & Policy 42 (2): 246‐270. https://doi.org/10.1111/polp.12066 Udjo, Eric O., and Barney Erasmus. 2014. “Impact of Retirement Age Policy on the Workforce of a Higher Education Institution in South Africa.” Politics & Policy 42 (5): 744‐768. https://doi.org/10.1111/polp.12092 Related Media CNBC Africa. 2017. “How Can Nigeria Improve Its Healthcare System?” https://www.cnbcafrica.com/videos/2017/09/14/how-can-nigeria-improve-its-healthcare-system/ Opeyemi, Agbaje. 2012. “Health Sector Reforms in Nigeria 1.” https://www.youtube.com/watch?v=0YvV_xj0meU
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle