Positively deviant networks: what are they and why do we need them?
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This paper aims to report "positively deviant" experiences of three public sector networks seeking to enhance organizational and system level capacities. It is the authors' thesis that the knowledge base concerning the true benefits and pitfalls of networks can be captured and interpreted only through intense, ongoing learning effort embedded in practice on the ground, combined with sustained in-depth observation and collaborative research. DESIGN/METHODOLOGY/APPROACH: The paper describes through case examples why and how different kinds of networks within different jurisdictional contexts and different organizational cultures are being used to enhance the climate for change towards better health care and improved health. The authors describe the contexts, structures, processes and impacts of three "positively deviant" networks. FINDINGS: The network form can provide opportunity for nurturing changes and innovations within large organizational and complex system environments. This opportunity to create additional and different pathways for improved decision making and service provision comes with challenges that should be recognized. PRACTICAL IMPLICATIONS: The authors' experiences indicate that, for networks, a key component of success relates to pulling and pushing at the edges of multiple connections and boundaries in "positively deviant" ways. This pushing and pulling is intrinsically evidence of organizational and intraorganizational learning--in the examples presented--for the improvement of health care and health. ORIGINALITY/VALUE: Other networks can learn from the reported experiences and add their own cases to the empirical understanding of how networks can make a difference; this in turn can help the conceptual and theoretical understanding of them.
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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 | 0,008 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,019 |
| Communication savante | 0,007 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».