MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3039478589 · doi:10.34172/ijhpm.2020.80

What Generates Attention to Health in Trade Policy-Making? Lessons From Success in Tobacco Control and Access to Medicines: A Qualitative Study of Australia and the (Comprehensive and Progressive) Trans-Pacific Partnership

2020· article· en· W3039478589 sur OpenAlexaff
Belinda Townsend, Sharon Friel, Ashley Schram, Fran Baum, Ronald Labonté

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Health Policy and Management · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal Public Health Policies and Epidemiology
Établissements canadiensInstitute of Population and Public HealthUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research Council
Mots-clésTobacco controlNegotiationMandateGeneral partnershipCorporate governanceGovernment (linguistics)Public relationsPoliticsPublic healthFraming (construction)Public administrationNexus (standard)Health policyQualitative researchDeliberationPolitical scienceBusinessSociologyMedicineFinanceLawNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Despite greater attention to the nexus between trade and investment agreements and their potential impacts on public health, less is known regarding the political and governance conditions that enable or constrain attention to health issues on government trade agendas. Drawing on interviews with key stakeholders in the Australian trade domain, this article provides novel insights from policy actors into the range of factors that can enable or constrain attention to health in trade negotiations. METHODS: A qualitative case study was chosen focused on Australia's participation in the Trans-Pacific Partnership (TPP) negotiations and the domestic agenda-setting processes that shaped the government's negotiating mandate. Process tracing via document analysis of media reporting, parliamentary records and government inquiries identified key events during Australia's participation in the TPP negotiations. Semi-structured interviews were undertaken with 25 key government and non-government policy actors including Federal politicians, public servants, representatives from public interest nongovernment organisations and industry associations, and academic experts. RESULTS: Interviews revealed that domestic concerns for protecting regulatory space for access to generic medicines and tobacco control emerged onto the Australian government's trade agenda. This contrasted with other health issues like alcohol control and nutrition and food systems that did not appear to receive attention. The analysis suggests sixteen key factors that shaped attention to these different health issues, including the strength of exporter interests; extent of political will of Trade and Health Ministers; framing of health issues; support within the major political parties; exogenous influencing events; public support; the strength of available evidence and the presence of existing domestic legislation and international treaties, among others. CONCLUSION: These findings aid understanding of the factors that can enable or constrain attention to health issues on government trade agendas, and offer insights for potential pathways to elevate greater attention to health in future. They provide a suite of conditions that appear to shape attention to health outside the biomedical health domain for further research in the commercial determinants of health.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,138

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0190,024
Communication savante0,0080,008
Science ouverte0,0020,011
Intégrité de la recherche0,0030,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,144
Tête enseignante GPT0,493
Écart entre enseignants0,349 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Health Policy and ManagementMême sujetGlobal Public Health Policies and EpidemiologyTravaux en français237 207