Understanding the supports needed for policy implementation: a comparative analysis of the placement of intermediaries across three mental health systems
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Intermediaries are organisations or programmes that work between policy-makers and service providers to facilitate effective implementation of evidence-informed policies, programmes and practices. A number of intermediaries now exist in well-established mental health systems; however, research on them, and how they may be optimised to support implementation is lacking. This research seeks to understand the puzzling variation in the system placement of intermediaries supporting policy implementation in the mental health systems of Canada (Ontario), New Zealand and Scotland. METHODS: Using a comparative case study approach, the analytic goal was to compare intermediaries across jurisdictions and explain differences in their placement using explanatory frameworks from political science. Data for this analysis were derived from several sources, including key informant interviews, a literature search of published and grey literature on intermediaries and on policy implementation in mental health systems, a review of relevant policy documents and websites, as well as documents and websites relating to the various intermediaries and other interest groups within each system. RESULTS: Through the analysis, we argue that the placement of intermediaries supporting policy implementation can be explained through an understanding of the political structures, the policy legacies leading to the current public/private mix of mental health service delivery, and the differing administrative capacities of mental health systems. CONCLUSIONS: This research contributes to our growing understanding of policy-related intermediaries supporting implementation at scale and how we might build appropriate infrastructure in systems to support the implementation of policy and achieve better outcomes for citizens.
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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 | 0,013 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| 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 ».