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Enregistrement W4316810675 · doi:10.1186/s41256-023-00284-4

What can implementation science offer civil society in their efforts to drive rights-based health reform?

2023· article· en· W4316810675 sur OpenAlex
Diya Uberoi, Tolulope Ojo, Abi Sriharan, Lincoln Lau

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueGlobal Health Research and Policy · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of TorontoMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCivil societyPublic relationsPublic administrationPolitical scienceImplementation researchState (computer science)Health careFace (sociological concept)SociologyMedicinePsychological interventionComputer sciencePoliticsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,025
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,613
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0250,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,012
Études des sciences et des technologies0,0050,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,573
Tête enseignante GPT0,735
Écart entre enseignants0,161 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle