Networks and evidence-based advocacy: influencing a policy subsystem
Notice bibliographique
Résumé
Background: Timely access to relevant and trustworthy research findings is an important facilitator of research use. But the relational aspects of evidence generation, mobilisation and use have been insufficiently explored. Aims and objectives: Our aim is to describe the strategic communicative and relational work of two intermediary organisations playing thought leadership roles within a large, heterogeneous and loosely configured network comprised of individuals and organisations from the following sectors: academia, frontline service delivery, philanthropic funding, advocacy organisations and government. Methods: The data for this project were generated as part of a study of the ways social science research influences policy, practice and systems-change processes. Proceeding from the standpoints of people who generate and/or engage with research in an effort to address homelessness in Canada, this article focuses on the intersections of research, strategic communication and policy making. Findings: Our findings suggest that strategic communication and knowledge exchange play integral roles in efforts to create evidence-based policy change. These communicative activities take the form of public-facing political and/or media engagement strategies, traditional knowledge mobilisation activities and continuous informal and timely exchanges of information between trusted allies. Discussion and conclusions: Our study reveals the importance of a heterogeneous network structure, with formal and informal alliances between individuals and organisations, as well as key intermediary organisations through which knowledge can be strategically mobilised within the network to serve policy change aims. Furthermore, our study suggests that interest in evidence-led governance is shifting the boundaries between research, advocacy and government action.
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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 | 0,087 | 0,132 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,058 |
| Communication savante | 0,031 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,024 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».