Advancing a health equity agenda across multiple policy domains: a qualitative policy analysis of social, trade and welfare policy
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: While there is urgent need for policymaking that prioritises health equity, successful strategies for advancing such an agenda across multiple policy sectors are not well known. This study aims to address this gap by identifying successful strategies to advance a health equity agenda across multiple policy domains. DESIGN: We conducted in-depth qualitative case studies in three important social determinants of health equity in Australia: employment and social policy (Paid Parental Leave); macroeconomics and trade policy (the Trans Pacific Partnership agreement); and welfare reform (the Northern Territory Emergency Response). The analysis triangulated multiple data sources included 71 semistructured interviews, document analysis and drew on political science theories related to interests, ideas and institutions. RESULTS: Within and across case studies we observed three key strategies used by policy actors to advance a health equity agenda, with differing levels of success. The first was the use of multiple policy frames to appeal to a wide range of actors beyond health. The second was the formation of broad coalitions beyond the health sector, in particular networking with non-traditional policy allies. The third was the use of strategic forum shopping by policy actors to move the debate into more popular policy forums that were not health focused. CONCLUSIONS: This analysis provides nuanced strategies for agenda-setting for health equity and points to the need for multiple persuasive issue frames, coalitions with unusual bedfellows, and shopping around for supportive institutions outside the traditional health domain. Use of these nuanced strategies could generate greater ideational, actor and institutional support for prioritising health equity and thus could lead to improved health outcomes.
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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 | 0,051 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,021 |
| Communication savante | 0,008 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».