MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4389935010 · doi:10.51357/cs.v18i1.162

Institutional Ethnography as Critical Policy Analysis

2023· article· en· W4389935010 sur OpenAlexaffabout
Elizabeth McGibbon, Katherine Fierlbeck, Tari Ajadi

Notice bibliographique

RevueCritical Studies An International and Interdisciplinary Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePublic Health Policies and Education
Établissements canadiensDalhousie UniversitySt. Francis Xavier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEquity (law)EthnographyPoliticsPolicy analysisSociologyAction (physics)Political sciencePublic economicsEconomicsPublic administrationLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of the term health equity (HE) has increased dramatically in the past decade in Canada and globally. However, there is limited evidence that explosive growth in the use of the term is reflected in HE policy outcomes. In this paper we argue that the methodology of institutional ethnography (IE) is useful in understanding how policy outcomes (including, notably, policy inaction) are constructed. Applying IE methodology in critical policy analysis (CPA), we analyze how the discursive utilization of HE neutralizes effective policy change. The point of our analytical approach is to explain how three complex areas of investigation (HE, IE, CPA) may be usefully integrated to enhance policy action to tackle the structural, root causes of health inequities. We demonstrate how an integration of IE in CPA provides a deeper understanding of how the political forces shaping policy outcomes manifest themselves in discursive relationships and textually mediated sites of power.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,469
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,180
Tête enseignante GPT0,609
Écart entre enseignants0,429 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCritical Studies An International and Interdisciplinary JournalMême sujetPublic Health Policies and EducationTravaux en français237 207