Using social network analysis to understand multisectoral governance in district-level tobacco control programme implementation in India
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Interest in multisectoral policies has increased, particularly in the context of low-income and middle-income countries and efforts towards Sustainable Development Goals, with greater attention to understand effective strategies for implementation and governance. The study aimed to explore and map the composition and structure of a multisectoral initiative in tobacco control, identifying key factors engaged in policy implementation and their patterns of relationships in local-level networks in two districts in the state of Karnataka, India. METHODS: Social network analysis (SNA) was used to examine the structure of two district tobacco control networks with differences in compliance with the India's national tobacco control law. The survey was administered to 108 respondents (n=51 and 57) in two districts, producing three distinct network maps about interaction, information-seeking and decision-making patterns within each district. The network measures of centrality, density, reciprocity, centralisation and E-I index were used to understand and compare across the two districts. RESULTS: Members from the department of health, especially those in the District Tobacco Control Cell, were the most frequently consulted actors for information as they led district-level networks. The most common departments engaged beyond health were education, police and municipal. District 1's network displayed high centralisation, with a district nodal officer who exercised a central role with the highest in-degree centrality. The district also exhibited greater density and reciprocity. District 2 showed a more dispersed pattern, where subdistrict health managers had higher betweenness centrality and acted as brokers in the network. CONCLUSION: Collaboration and cooperation among sectors and departments are essential components of multisectoral policy. SNA provides a mechanism to uncover the nature of relationships and key actors in collaborative dynamics. It can be used as a visual learning tool for policy planners and implementers to understand the structure of actual implementation and concentrate their efforts to improve and enhance collaboration.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».