Examining Intersectoral Action as an Approach to Implementing Multistakeholder Collaborations to Achieve the Sustainable Development Goals
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: The Sustainable Development Goals (SDGs) re-orient action towards improving the social and ecological determinants of health and equity. SDG 17 calls for enhanced policy and institutional coherence and strong multi-stakeholder partnerships. Intersectoral action (IA) has a promising history in public health, including health promotion and global health. Some experts see IA as crucial to the SDGs. Yet less is known about how IA is conceptualized and what promising models exist with relevance to the SDGs. We sought to investigate how IA is understood conceptually and empirically. Methods: We conducted a narrative review of global public health and political science literatures and grey literature on the SDGs to identify theoretical models, case studies and reviews of IA research. Results: Multiple competing conceptualizations of IA exist. Research has focused on case studies in high-income countries. More conceptual clarity, analyses of applications in LMICs, and explorations of political and institutional factors affecting IA are needed, as is attention to power dynamics between sectors. Conclusion: IA is required to collaborate on the SDGs and address equity. New models for successful implementation merit exploration.
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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 | 0,013 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».