A Comparative Analysis of Health Impact Assessment Implementation Models in the Regions of Montérégie (Québec, Canada) and Nouvelle-Aquitaine (France)
Notice bibliographique
Résumé
Many countries have introduced health impact assessment (HIA) at the national, regional, or local levels. In France and in Québec, there is increasing interest in using HIA to inform decision-makers and influence policies, programs, and projects. This paper aims to compare HIA implementation models in two regions: Nouvelle-Aquitaine (France) and Montérégie (Québec, Canada) using a case study methodology. The objective is to gain a better understanding of the similarities and differences in the approaches used to achieve the operationalization of HIA. The methodological approach involves four steps: (1) design of an analytical framework based on the literature; (2) exchanges within the research team and review of documents concerning the two implementation strategies under study; (3) development of the case studies based on the proposed framework; and (4) cross-comparison analysis of the case studies. The findings show that the two regions share certain similarities, including the strong commitment and political will of the public health organizations involved and a well-established culture of engaging in intersectoral action with municipal partners. Differences mainly concern their different approaches to implementing HIAs in accordance with the regional policies and the organizational and administrative contexts in place. This study identifies potential avenues for supporting the practice of HIA at the municipal level.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».