Employing the Policy Capacity Framework for Health System Strengthening
Notice bibliographique
Résumé
The policy capacity framework offers relevant analytical ideas that can be mobilized for health system strengthening. However, the employment of this framework in the health field constitutes a relevant interdisciplinary gap in knowledge. This themed issue explores the relationships between the policy capacity framework and health system strengthening, in a multidimensional and interdisciplinary way, in high-income and low–middle-income countries. This introduction unpacks the dynamic interrelationships between the policy capacity framework and health system strengthening, bringing together common and distinct elements from both fields and summarizing possible relationships between them. The analysis shows that both fields together can increase our knowledge on health policies and system’s critical themes and reforms. This challenge could be followed by exploring the convergences between them, as far as concepts/themes (types of capacities and other themes) and levels of analysis are concerned. Although in varied ways, papers in this issue (based on European countries, China, Canada, New Zealand, India, Australia, and Brazil) advance the use of the policy capacity framework for health policy or system strengthening. They give two main interdisciplinary contributions. Critical capacities can be incorporated into the policy capacity framework for the analysis of system strengthening—capacity to adapt, contexts of mixed and complex systems, dynamic view of policy capacity, and policy capacity as a relational power. Policy capacity is contextually interpreted (relative to the problem frame) and dynamic and adaptive (processual and relational), in relation to the properties of a health system, particularly with regard to the existing and developing mixed and complex systems.
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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 | 0,047 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,072 |
| Communication savante | 0,020 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 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 ».