Silos and Social Identity: The Social Identity Approach as a Framework for Understanding and Overcoming Divisions in Health Care
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: One of health care's foremost challenges is the achievement of integration and collaboration among the groups providing care. Yet this fundamentally group-related issue is typically discussed in terms of interpersonal relations or operational issues, not group processes. METHODS: We conducted a systematic search for literature offering a group-based analysis and examined it through the lens of the social identity approach (SIA). Founded in the insight that group memberships form an important part of the self-concept, the SIA encompasses five dimensions: social identity, social structure, identity content, strength of identification, and context. FINDINGS: Our search yielded 348 reports, 114 of which cited social identity. However, SIA-citing reports varied in both compatibility with the SIA's metatheoretical paradigm and applied relevance to health care; conversely, some non-SIA-citers offered SIA-congruent analyses. We analyzed the various combinations and interpretations of the five SIA dimensions, identifying ten major conceptual currents. Examining these in the light of the SIA yielded a cohesive, multifaceted picture of (inter)group relations in health care. CONCLUSIONS: The SIA offers a coherent framework for integrating a diverse, far-flung literature on health care groups. Further research should take advantage of the full depth and complexity of the approach, remain sensitive to the unique features of the health care context, and devote particular attention to identity mobilization and context change as key drivers of system transformation. Our article concludes with a set of "guiding questions" to help health care leaders recognize the group dimension of organizational problems, identify mechanisms for change, and move forward by working with and through social identities, not against them.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».