Connecting knowledge with action for health equity: a critical interpretive synthesis of promising practices
Notice bibliographique
Résumé
Connecting knowledge with action (KWA) for health equity involves interventions that can redistribute power and resources at local, national, and global levels. Although there is ample and compelling evidence on the nature, distribution, and impact of health inequities, advancing health equity is inhibited by policy arenas shaped by colonial legacies and neoliberal ideology. Effective progress toward health equity requires attention to evidence that can promote the kind of socio-political restructuring needed to address root causes of health inequities. In this critical interpretive synthesis, results of a recent scoping review were broadened to identify evidence-informed promising practices for KWA for health equity. Following screening procedures, 10 literature reviews and 22 research studies were included in the synthesis. Analysis involved repeated readings of these 32 articles to extract descriptive data, assess clarity and quality, and identify promising practices. Four distinct kinds of promising practices for connecting KWA for health equity were identified and included: ways of structuring systems, ways of working together, and ways of doing research and ways of doing knowledge translation. Our synthesis reveals that advancing health equity requires greater awareness, dialogue, and action that aligns with the what is known about the causes of health inequities. By critically reflecting on dominant discourses and assumptions, and mobilizing political will from a more informed and transparent democratic exercise, knowledge to action for health equity can be achieved.
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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 | 0,192 | 0,230 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,034 | 0,025 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,019 |
| Communication savante | 0,023 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».