#RollBackRTH: Tactics, strategies and framing in the Right to Health Care Act 2022 debate in Rajasthan, India
Notice bibliographique
Résumé
The role and influence of interest groups in the healthcare sector, such as the hospital industry, insurers or physicians, are critical aspects of understanding health politics. Yet, scholarship examining the interests and actions of these actors has been surprisingly limited in health politics scholarship on Global South contexts. In India, national- and sub-national health sector reform debates have gained traction. The country's vast, underregulated and powerful private healthcare sector plays a decisive role in shaping policy outcomes. This study explores the public-facing strategies, tactics and frames used by policy actors in the debate surrounding the Right to Health Care Act 2022 in the state of Rajasthan. We describe a policy conflict in which private healthcare sector coalitions representing diverse constituencies united rapidly to effectively execute their opposition strategy. The opposing coalition deployed multiple approaches concurrently, pairing indirect and direct strategies and tactics and using diverse framing choices to "win" the public narrative and secure a dominant role in the policy process, placing supporting policy actors in a defensive position. Our findings contribute to a growing body of scholarship on domestic health politics in Global South contexts that expands our understanding of interest groups into different institutional and ideational spaces.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».