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Enregistrement W4384522051 · doi:10.1080/16549716.2023.2230813

A conceptualisation of scale-up and sustainability of social innovations in global health: a narrative review and integrative framework for action

2023· review· en· W4384522051 sur OpenAlexaff
Mariétou Niang, Hassane Alami, Marie‐Pierre Gagnon, Sophie Dupéré

Notice bibliographique

RevueGlobal Health Action · 2023
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensUniversité LavalUniversité de MontréalUniversité du Québec à Rimouski
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainabilityNarrativeAction (physics)Scale (ratio)SociologySocial sustainabilityNarrative reviewPsychologyPolitical scienceGeographyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The scale-up and sustainability of social innovations for health have received increased interest in global health research in recent years; however, these ambiguous concepts are poorly defined and insufficiently theorised and studied. Researchers, policymakers, and practitioners lack conceptual clarity and integrated frameworks for the scale-up and sustainability of global health innovations. Often, the frameworks developed are conceived in a linear and deterministic or consequentialist vision of the diffusion of innovations. This approach limits the consideration of complexity in scaling up and sustaining innovations. OBJECTIVE: By using a systems theory lens and conducting a narrative review, this manuscript aims to produce an evidence-based integrative conceptual framework for the scale-up and sustainability of global health innovations. METHOD: We conducted a hermeneutic narrative review to synthetise different definitions of scale-up and sustainability to model an integrative definition of these concepts for global health. We have summarised the literature on the determinants that influence the conditions for innovation success or failure while noting the interconnections between internal and external innovation environments. RESULTS: The internal innovation environment includes innovation characteristics (effectiveness and testability, monitoring and evaluation systems, simplification processes, resource requirements) and organisational characteristics (leadership and governance, organisational change, and organisational viability). The external innovation environment refers to receptive and transformative environments; the values, cultures, norms, and practices of individuals, communities, organisations, and systems; and other contextual characteristics relevant to innovation development. CONCLUSION: From these syntheses, we proposed an interconnected framework for action to better guide innovation researchers, practitioners, and policymakers in incorporating complexity and systemic interactions between internal and external innovation environments in global health.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,636
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0000,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,615
Tête enseignante GPT0,746
Écart entre enseignants0,132 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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