Implementing Health in All Policies – Time and Ideas Matter Too!; Comment on 'Understanding the Role of Public Administration in Implementing Action on the Social Determinants of Health and Health Inequities'
Notice bibliographique
Résumé
Carey and Friel suggest that we turn to knowledge developed in the field of public administration, especially new public governance, to better understand the process of implementing health in all policies (HiAP). In this commentary, I claim that theories from the policy studies bring a broader view of the policy process, complementary to that of new public governance. Drawing on the policy studies, I argue that time and ideas matter to HiAP implementation, alongside with interests and institutions. Implementing HiAP is a complex process considering that it requires the involvement and coordination of several policy sectors, each with their own interests, institutions and ideas about the policy. Understanding who are the actors involved from the various policy sectors concerned, what context they evolve in, but also how they own and frame the policy problem (ideas), and how this has changed over time, is crucial for those involved in HiAP implementation so that they can relate to and work together with actors from other policy sectors.
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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 | 0,023 | 0,070 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,024 |
| Communication savante | 0,010 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,095 | 0,083 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,005 |
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 ».