Assessment of regional networks on nutrition in South Asia: a multi-methods study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Many national and international organizations are working to improve maternal and child nutrition in countries with high malnutrition prevalence and burdens. While there has been progress in strengthening multi-organizational networks on nutrition at country and global levels, the regional level has received much less attention. We conducted a study to 1) determine the existing relationships and levels of engagement between international organizations working to improve nutrition at the regional level or in at least two countries in South Asia; and 2) examine the experiences and perspectives of international organizations on regional-level communication, coordination or collaboration on nutrition in South Asia. METHODS: A mixed methods approach involving organizational network analysis (ONA) and semi-structured interviews was used to develop an understanding of the existing network and relationships between international organizations working on nutrition in South Asia. ONA data from 43 international organizations was analysed using a social network analysis software (UCINET) to systematically quantify and visualize the patterns of relationships between organizations. RESULTS: We found a high degree of connectivity between most of the international organizations in South Asia, but there were gaps between the many organizations that knew each other and the work they did together regionally on nutrition. Most organizations worked together only 'rarely' or 'sometimes' on nutrition at the regional level and high-intensity (collaborative) working relationships were uncommon. Organizations of the same type tended to cluster together, and a small number of UN agencies and multilateral organizations were central brokers in the nutrition working relationships. Perceived constraints to the nutrition working relationships included organizations' agenda and mandate, threats to visibility and branding, human and financial resources, history, trust and power relations with other organizations, absence of a regional network for cooperation, and donor expectations. There was high demand to remedy this situation and to put network mechanisms in place to strengthen communication, coordination and collaboration on nutrition. CONCLUSIONS: Opportunities are being missed for organizations to work together on nutrition at the regional level in South Asia. The effectiveness of regional nutrition networks in influencing policy or programme decisions and resources for nutrition at country level should be explored.
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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 | 0,020 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».