Cross‐sector alliances for large‐scale health leadership development in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper aims to examine the benefits and challenges of enacting cross‐sector alliances as a strategy to meet the health leadership capacity and capability requirements to effect improvements in health service delivery. Design/methodology/approach The findings originate from two case studies of cross‐sector alliances in Canada. Findings Value generated by strategic alliances in health with organisations from public, private and civil sectors is accrued at the inter‐organisational, organisational, group and individual level. Obstacles related to mindsets, operations and governance guiding the partnerships were identified which further an understanding of the advantages and constraints for using cross‐sector alliances as a strategy for large‐scale health leadership development. Research limitations/implications Future research could investigate whether other factors influence the overall success of using an alliance strategy which may lead to a more comprehensive understanding of large‐scale health leadership initiatives. Given the universal health care context of this study, the results should be examined for their generalisability to other contexts. Practical implications The results urge decision‐makers to develop the mental models, behaviours and processes that support the use of cross‐sector alliances to achieve practical benefits gained through large‐systems health leadership development that may otherwise be unattainable. Originality/value This paper responds to the needs of executives by investigating alliances among health, education, business and government as a strategic driver for building the health leadership capacity and capability needed for implementing health reform.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».