Addressing Road Traffic Injuries in Low- and Middle-Income Countries: A Kingdon Policy Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Road traffic injuries (RTIs) are a leading cause of morbidity and mortality worldwide. Unfortunately, this burden disproportionately affects Low and Middle-Income Countries (LMICs) due to inadequate institutional capacity development for road safety. Despite global initiatives for reducing RTIs, two nations that continue to suffer most are Nepal and Uganda. Objective: To identify the tools necessary to get RTI prevention/road safety on the policy agenda of LMICs. Methods: The Kingdon Multiple Streams Framework is applied to Nepal and Uganda to identify successful and damaging elements to getting RTI prevention/road safety on the policy agenda. Results: Nepal lacks RTI evidence, limiting its ability to define a prominent road safety issue. Accordingly, governmental efforts have been minimal, and the issue is largely being addressed by non-governmental organizations. The introduction of the Decade of Action for Road Safety 2011-2020 functioned as a brief policy window for Nepal, but due to political instability and absence of a policy entrepreneur, the streams have not aligned, and road safety remains a low priority. Akin to Nepal, Uganda’s RTI evidence is insufficient. However, the 2018 Road Safety Performance Review can be understood as strengthening Uganda’s problem definition and opening a policy window. The problem, defined as the worst RTI fatality rate in the African region, converged with existing national and international policy solutions. Some of these solutions are easy to implement, and considering the current favorable political climate as well as the presence of a pivotal policy entrepreneur, efforts are underway to improve Uganda’s road safety. Conclusions: Political stability is primarily needed before any progress can be made for agenda item prioritization. Secondly, the problem must be well-defined as well as feasible and valuable solutions must be available to address the issue. Above all, the three streams, problem, policies and politics must align, and there is greater likelihood of this occurring if a LMIC has a prominent policy entrepreneur.
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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 | 0,033 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,012 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».