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Enregistrement W4388105073 · doi:10.3390/ijerph20216998

Understanding HPV Vaccination Policymaking in Rwanda: A Case of Health Prioritization and Public-Private-Partnership in a Low-Resource Setting

2023· article· en· W4388105073 sur OpenAlexafffund
Eric Asempah, Mary Wiktorowicz

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueZoonotic diseases and public health
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesYork University
Mots-clésIncentiveStakeholderAccountabilityPrivate sectorGeneral partnershipHealth policyPublic healthPolitical scienceBusinessGovernmentalityPublic relationsPublic administrationEconomic growthMedicineEconomicsFinanceNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rwanda is the first African country to implement a national HPV vaccination program in 2011. This study sought to clarify the HPV vaccination policymaking process in Rwanda through the lens of Kingdon's multiple stream framework and Foucault's concept of governmentality. Perspectives of policymakers engaged in HPV vaccination policy were gathered from published sources, along with key informant interviews. Rwanda's track record of successful vaccination programs enabled by a culture of local accountability created public and private sector incentives. Effective stakeholder engagement, health priority setting, and resource mobilization garnered locally and through international development aid, reflect indicators of policy success. The national HPV policymaking process in Rwanda unfolded in a relatively cohesive and stable policy network. Although peripheral stakeholder resistance and a constrained national budget can present a threat to policy survival, the study shows that such factors as the engagement of policy entrepreneurs within a policy network, private sector incentives, and international aid were effective in ensuring policy resolution.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,114

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0240,021
Communication savante0,0110,010
Science ouverte0,0020,010
Intégrité de la recherche0,0050,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,191
Tête enseignante GPT0,439
Écart entre enseignants0,248 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations14
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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