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Enregistrement W1966156093 · doi:10.3109/13561820.2014.909795

Shifting contours of boundaries: an exploration of inter-agency integration between hospital and community interprofessional diabetes programs

2014· article· en· W1966156093 sur OpenAlexafffundabout
René Wong, Petra Breiner, Maria Mylopoulos

Notice bibliographique

RevueJournal of Interprofessional Care · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensSickKids FoundationUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesAssociation of Faculties of Medicine of Canada
Mots-clésAgency (philosophy)BureaucracyFacilitatorGrounded theoryPower (physics)Constructivist grounded theorySociologyPublic relationsProfessional boundariesProcess (computing)NursingPsychologyMedicinePolitical scienceQualitative researchSocial psychologySocial sciencePolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article reports on research into the relationships that emerged between hospital-based and community-based interprofessional diabetes programs involved in inter-agency care. Using constructivist grounded theory methodology we interviewed a purposive theoretical sample of 21 clinicians and administrators from both types of programs. Emergent themes were identified through a process of constant comparative analysis. Initial boundaries were constructed based on contrasts in beliefs, practices and expertise. In response to bureaucratic and social pressures, boundaries were redefined in a way that created role uncertainty and disempowered community programs, ultimately preventing collaboration. We illustrate the dynamic and multi-dimensional nature of social and symbolic boundaries in inter-agency diabetes care and the tacit ways in which hospitals can maintain a power position at the expense of other actors in the field. As efforts continue in Canada and elsewhere to move knowledge and resources into community sectors, we highlight the importance of hospitals seeing beyond their own interests and adopting more altruistic models of inter-agency integration.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,030
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,157

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0300,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0220,043
Communication savante0,0190,017
Science ouverte0,0040,025
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,066
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,355 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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