Health evidence meets politics: informing the development and evaluation of electoral platforms in Lebanon
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Whilst significant efforts have been undertaken to strengthen the role of evidence in policymaking, there is still limited work aiming to strengthen the role of evidence in electoral platforms, which are provided to inform citizens' voting decisions in democratic systems. This study aims to develop a guide targeted at political parties and candidates to support them in developing and communicating electoral platforms that are action-oriented, evidence-based and responsive to people needs. It also aims to pilot test and apply an evaluation tool to understand how political platforms are developed in Lebanon, a sectarian-based country, including main gaps, areas for improvement and use of evidence. METHODS: To develop the guide, we searched electronic databases and websites to identify documents on the development and evaluation of electoral platforms. We also mapped a sample of existing electoral platforms from democratic countries. Building on the guide, we generated a standard evaluation tool - referred to as K2Platform tool - for scoring electoral platforms. The tool was first pilot tested and then used to evaluate electoral platforms of candidates running for the 2022 Lebanese Parliamentary elections. RESULTS: We included 25 relevant articles that informed the development of the guide and evaluation tool. The guide presents the main phases and criteria involved in planning, designing and communicating electoral platforms. The K2Platform evaluation tool incorporates a set of 12 criteria and was used to evaluate 20 electoral platforms. The evaluation identified shortcomings in the electoral platforms, mainly the limited use of evidence and the absence of timelines and measurable indicators. CONCLUSIONS: The guide and K2Platform evaluation tool will make a breakthrough in how electoral platforms are designed to ensure they are transparent, action-oriented and responsive to people's needs. They provide essential criteria for political parties and other candidates to develop evidence-informed electoral platforms that can be translated into effective laws and policies. Our work supports evidence-informed policymaking and contributes to the science of knowledge translation by examining the use of evidence in informing electoral platforms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | high |
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 | 0,291 | 0,406 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,038 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,015 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».