Trends in Government-Initiated Public Engagement in Canadian Health Policy From 2000 to 2021
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Canada has a rich history of public engagement in health policy; however, shifts in engagement practices over time have not been critically examined. Methodology: We searched for cases of government-initiated public engagement in Canadian health policy from 2000 to 2021 at the federal, provincial (Ontario, British Columbia, Nova Scotia) and pan-Canadian levels. Government databases, portals and platforms for engagement were searched, followed by academic and grey literature using relevant search terms. A coding scheme was iteratively developed to categorize cases by target population, recruitment method and type of engagement. Results: We identified 132 cases of government-initiated public engagement. We found a predominance of feedback and consultation engagement types and self-selection recruitment, especially at the federal level from 2016 onward. Engagements that targeted multiple populations (patients, public and other stakeholders) were favoured overall and over time. Just over 10% of cases in our survey mentioned efforts to engage with equity-deserving groups. Conclusion: Overall, our results identify a heavy reliance over time on more passive, indirect engagement approaches, which limit opportunities for collaborative problem solving and fail to include equity-deserving populations. Those overseeing the design and implementation of government-initiated public engagement will draw valuable lessons from this review to inform the design of engagement initatives.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,027 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».