Les stratégies d’influence des acteurs dans le processus de gouvernance intersectorielle aux niveaux régional et local : le cas de l’Initiative montréalaise de soutien au développement social local
Bibliographic record
Abstract
Depuis son introduction en santé publique en 1978 et son intégration en promotion de la santé en 1986 avec la Charte d’Ottawa, la gouvernance intersectorielle (GI) est devenue une des stratégies les plus utilisées en santé publique et en promotion de la santé pour aborder les déterminants sociaux de la santé. La GI met en relation des acteurs de différents secteurs avec des intérêts divers qui décident de travailler ensemble dans le but de réaliser un objectif commun. La réalisation de cet objectif nécessite que les acteurs harmonisent leurs intérêts organisationnels pour aboutir à un intérêt collectif mutuellement bénéfique. Il a été démontré que la conciliation des intérêts est un des facteurs déterminants de l'efficacité des processus de gouvernance intersectorielle. S’il est traditionnellement reconnu que dans un processus de gouvernance intersectorielle les acteurs concilient leurs intérêts organisationnels et collectifs, à notre connaissance, l’étude des stratégies d’influence déployées par les acteurs intersectoriels pour aligner leurs intérêts est un peu négligée. Cette thèse se propose de combler cette lacune. La thèse porte sur un cas de gouvernance intersectorielle aux niveaux régional et local à Montréal : l’Initiative montréalaise pour le développement social coordonnée par un comité de quatre partenaires provenant de quatre secteurs différents. Nous nous intéressons plus précisément au processus de révision du Cadre de référence de l’Initiative montréalaise (IM) qui a été marqué par une crise et qui a eu de grands impacts sur le fonctionnement et la dynamique du processus de gouvernance de l’IM. L’objectif principal de la thèse est d’identifier les stratégies d’influence développées par les acteurs intersectoriels pour concilier leurs intérêts organisationnels et collectifs dans un processus délibératif. Plus spécifiquement, nous nous proposerons i) de retracer et de décrire les évènements critiques qui ont marqué le processus délibératif de révision de l’Initiative montréalaise de 2011 à 2015 ; ii) de caractériser les évènements critiques du point de vue des acteurs de chaque secteur afin de reconstruire les stratégies d’influence déployées pour concilier leurs intérêts et d’examiner les conditions d’utilisation des stratégies d’influence. Pour atteindre nos objectifs, nous avons mobilisé la théorie de l’acteur-réseau (TAR) combinée au modèle conceptuel de Dewulf et Elbers (2018) et de l’approche de Heckscher (2013). Pour la collecte de données, nous avons eu recours à la recherche documentaire, la technique d’incidents critiques, des entrevues semi-structurées et des groupes de discussion. Les résultats révèlent que pour reconstruire à postériori un processus de gouvernance intersectorielle à l’aide d’évènements critiques, il est important d’identifier les évènements en lien avec les controverses survenues au cours de son déroulement. Concernant les stratégies d’influence, l’étude montre que les secteurs ont déployé deux grandes catégories de stratégies que nous avons qualifiées de stratégies intersectorielles et de stratégies intra sectorielles. Les premières comprennent les stratégies communes et les stratégies de médiation. Les stratégies intra sectorielles regroupent les stratégies unilatérales créatives, les stratégies de pouvoir et les stratégies multilatérales. Les deux catégories de stratégies se différencient principalement par leurs objectifs, leur lieu de déploiement et par leurs mécanismes de base. Pour ce qui est des conditions d’utilisation, la recherche indique que : i) le contexte interne de la gouvernance intersectorielle caractérisé par l’existence ou non de conflit entre les intérêts sectoriels et collectifs; ii) les contraintes organisationnelles définies par les valeurs, missions et objectifs de l’organisation d’appartenance des acteurs et iii) les atouts qui désignent les ressources matérielles, la légitimité et l’autorité dont disposent les secteurs constituent les principales conditions dans lesquelles les stratégies d’influence sont utilisées. À noter également que les différents secteurs ont eu recours aux mêmes stratégies d’influence - exception faite des stratégies de pouvoir - dans les mêmes conditions. Ces résultats apportent un nouvel éclairage au fonctionnement interne de la gouvernance intersectorielle pour la santé. Ils mettent en évidence l’importance des stratégies d’influence des acteurs dans la conciliation des intérêts et du même coup dans la dynamique interne de la gouvernance. À ce titre, nous pensons que les chercheurs gagneraient à inclure le concept de stratégie à la liste des facteurs qui favorisent ou qui entravent le fonctionnement de la gouvernance intersectorielle régionale/locale en promotion de la santé.
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How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.007 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".