Investigating the influence of institutions, politics, organizations, and governance on the COVID-19 response in British Columbia, Canada: a jurisdictional case study protocol
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Research on public health responses to COVID-19 globally has largely focused on understanding the virus' epidemiology, identifying interventions to curb transmission, and assessing the impact of interventions on outcomes. Only recently have studies begun to situate their findings within the institutional, political, or organizational contexts of jurisdictions. Within British Columbia (BC), Canada, the COVID-19 response in early 2020 was deemed highly coordinated and effective overall; however, little is understood as to how these upstream factors influenced policy decisions. METHODS: Using a conceptual framework we developed, we are conducting a multidisciplinary jurisdictional case study to explore the influence of institutional (I), political (P), organizational (O), and governance (G) factors on BC's COVID-19 public health response in 2020-2021. A document review (e.g. policy documents, media reports) is being used to (1) characterize relevant institutional and political factors in BC, (2) identify key policy decisions in BC's epidemic progression, (3) create an organizational map of BC's public health system structure, and (4) identify key informants for interviews. Quantitative data (e.g. COVID-19 case, hospitalization, death counts) from publicly accessible sources will be used to construct BC's epidemic curve. Key informant interviews (n = 15-20) will explore governance processes in the COVID-19 response and triangulate data from prior procedures. Qualitative data will be analysed using a hybrid deductive-inductive coding approach and framework analysis. By integrating all of the data streams, our aim is to explore decision-making processes, identify how IPOG factors influenced policy decisions, and underscore implications for decision-making in public health crises in the BC context and elsewhere. Knowledge users within the jurisdiction will be consulted to construct recommendations for future planning and preparedness. DISCUSSION: As the COVID-19 pandemic evolves, governments have initiated retrospective examinations of their policies to identify lessons learned. Our conceptual framework articulates how interrelations between IPOG contextual factors might be applied to such analysis. Through this jurisdictional case study, we aim to contribute findings to strengthen governmental responses and improve preparedness for future health crises. This protocol can be adapted to and applied in other jurisdictions, across subnational jurisdictions, and internationally.
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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 | 0,021 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 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 ».