Transforming Intractable Policy Conflicts: A Qualitative Study Examining the Novel Application of Facilitated Discourse (Track Two Diplomacy) to Community Water Fluoridation in Calgary, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Governments face challenges in resolving complex health and social policy conflicts, such as the community water fluoridation (CWF) impasse in Calgary. Track Two diplomacy, informal dialogues facilitated by an impartial third party, is proposed to address these issues amid epistemic conflict and declining public trust in fellow citizens, science, and government. This study examined Track Two diplomacy's application in Calgary's CWF policy conflict. Collaborating with policymakers and community partners, the research team explored a Track Two-CWF process and conducted 21 semi-structured interviews with policymakers, scholars, practitioners, observers, and civil society representatives. Data interpretation explored contextual factors, conflict transformation potential, and design features for a Track Two process. A conflict map revealed factors contributing to impasse: the polarizing nature of a binary policy question on fluoridation; disciplinary silos; failed public engagement; societal populism; societal lack of disposition to dialogue; individual factors (adverse impact of conflict on stakeholders, adherence to extreme positions, issue fatigue, apathy, and lack of humility); together with policy-making factors (perceived lack of leadership, lack of forum to dialogue, polarization and silos). Participants suggested reframing the issue as nonbinary, involving a skilled facilitator, convening academics, and considering multiple dialogue tracks for a Track Two process. The first theory of change would focus on personal attitudes, relationships, and culture. Participants expressed cautious optimism about Track Two diplomacy's potential. Track Two diplomacy offers a promising approach to reframe intractable public health policy conflicts by moving stakeholders from adversarial positions to jointly assessing and solving problems. Further empirical evidence is needed to test the suggested process.
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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 | 0,010 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».