What can implementation science offer civil society in their efforts to drive rights-based health reform?
Notice bibliographique
Résumé
Over the years, civil society organizations (CSOs) have made tremendous efforts to ensure that state policies, programmes, and actions facilitate equitable access to healthcare. While CSOs are key actors in the realization of the right to health, a systematic understanding of how CSOs achieve policy change is lacking. Implementation science, a discipline focused on the methods and strategies facilitating the uptake of evidence-based practice and research can bring relevant, untapped methodologies to understand how CSOs drive health reforms. This article argues for the use of evidence-based strategies to enhance civil society action. We hold that implementation science can offer an actionable frame to aid CSOs in deciphering the mechanisms and conditions in which to pursue rights-based actions most effectively. More empirical studies are needed to generate evidence and CSOs have already indicated the need for more data-driven solutions to empower activists to hold policymakers to account. Although implementation science may not resolve all the challenges CSOs face, its frameworks and approaches can provide an innovative way for organizations to chart out a course for reform.
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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 | 0,347 | 0,363 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,066 |
| Communication savante | 0,046 | 0,069 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,029 | 0,030 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,003 |
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 ».