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Enregistrement W3203404543 · doi:10.1080/16549716.2021.1979279

Municipalities’ organisational capacity to support the implementation of the Multi-Sector Nutrition Plan in Burkina Faso

2021· article· en· W3203404543 sur OpenAlexfundno aff
Dieudonné Diasso, Maïmouna Halidou Doudou, Mohamed Cheikh Levrak, Holly D Sedutto, Aly Savadogo

Notice bibliographique

RevueGlobal Health Action · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGlobal Affairs Canada
Mots-clésCapacity buildingCapacity developmentBusinessEconomic growthGeographyEnvironmental healthEnvironmental resource managementEnvironmental planningMedicineEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Government of Burkina Faso committed to the multi-sector approach on nutrition in 2014 and has conducted the development of a Multi-Sector Nutrition Plan 2020-2024. This study aims to understand and analyse the Nutrition organizational capacities at the municipal level to support the scaling up of interventions within the National Multi-Sector Nutrition Plan. A qualitative study was conducted at the end of 2017, based on the framework for nutrition capacity developed by the United Nations Network Secretariat in collaboration with five funding agencies, to assess the organizational capacity dimension. Data collection consisted of focus groups and information collection through workshops with key informants. In total, 22 rural municipalities were targeted and 152 key informants were involved, including mayors, municipal councillors, members of the village development committee, and local technical agents in charge of agriculture, livestock and health. The gaps identified were poor integration of nutrition into local development strategic plans, less evolved coordination on nutrition, weak development of nutrition community approaches and dependence on the state budget matched to a non-existent budget monitoring system. The findings showed an unequal distribution and limited number of technical agents to cover villages within a given municipality, inadequate skills to support services expansions such as water and sanitation, health, agriculture and livestock. In addition, no reference was made to monitoring and evaluation, accountability or sharing information. The main capacity needs on nutrition are the transfer of technical competencies from the regional to the municipal level, the strengthening of technical skills on nutrition, and the setting up of an integrated data collection system involving key players. The identification of needs and opportunities and the newly finalized guide on nutrition integration into local development plans and strategies are useful to drive change for multisectoral implementation.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
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 enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,092

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,002
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,318 · 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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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