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Enregistrement W4412976880 · doi:10.1186/s43058-025-00761-6

Why engagement matters in policy implementation: an examination of the engagement of policy actors in the implementation of a mental health and addictions strategy

2025· article· en· W4412976880 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueImplementation Science Communications · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensImpactMcMaster UniversityGovernment of OntarioMinistry of Health and Long Term CareKingston Health Sciences CentreWaypoint Centre for Mental Health Care
Organismes subventionnairesPierre Elliott Trudeau Foundation
Mots-clésAddictionMental healthPsychologyPolitical sciencePublic relationsSocial psychologyPsychotherapistPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Shifts toward “new public governance” (NPG), where policy decisions and their implementation are “co-produced” by a policy network, have captured the attention of policymakers as an approach that may produce better outcomes. It is particularly promising in mental health, where it is increasingly acknowledged that effective change requires actions by multiple actors across a range of policy and system settings. In Ontario, Canada, the government’s recent mental health reform, Open Minds, Healthy Minds, Ontario’s Comprehensive Mental Health and Addictions Strategy, is unique in terms of its scope and the NPG-inspired processes employed. This study addresses two questions: 1) Who was engaged in the implementation of the Strategy and how were they engaged? and 2) How and why did their involvement contribute to the implementation process and early outcomes? We used a single case study design and partnered with the Ontario Ministry of Health. We used two complementary analytical methods: 1) stakeholder analysis, and 2) political landscape analysis. Seventeen interviews were conducted with citizens, government officials and people with lived experience, and 21 documents analyzed using directed content analysis and drawing from theoretical frameworks regarding political and actor-related determinants of implementation. Stakeholder analysis highlighted the wide range of interdependent actors involved, the multiple ways they provided input, and the structures utilized. The political landscape analysis revealed the role of interests as having a large influence on the implementation process and early outcomes, particularly political actors’ decision to tie the process to their election platform. Relational and contextual variables, such as the relative instability of the policy actors, had a negative impact on the process, but that was offset by the perceived level of dedication of the individuals involved. Our findings point to five practical insights for policymakers and implementers: being attentive to the power distribution among actors, the importance of building and maintaining trust amongst actors, the opportunity-cost of taking a NPG approach, the timing/sequencing of the process, and the need for careful consider of the type of actors involved and the expertise they bring. • This study helps bridge the empirical gap between implementation science and public management by applying an interdisciplinary approach to policy implementation. • Using rigorous qualitative methods, we examined the role of non-governmental actor engagement in policy implementation, contributing to understanding of co-design and new public governance. • Our comprehensive analysis, including stakeholder mapping, analysis of the political landscape and analysis of policy actor determinants of implementation demonstrate how multiple analyses covering distinct domains can provide a more fulsome picture of policy implementation. • We offer five practical insights for policymakers and implementers for improving stakeholder engagement in evidence-informed policy implementation in health and social systems.

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.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,162
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,338
Tête enseignante GPT0,603
Écart entre enseignants0,264 · 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