Allocating Limited Resources in a Time of Fiscal Constraints
Notice bibliographique
Résumé
Facing a projected $1.4M deficit on a $35M operating budget for fiscal year 2011/2012, members of the Dalhousie University Faculty of Medicine developed and implemented an explicit, transparent, criteria-based priority setting process for resource reallocation. A task group that included representatives from across the Faculty of Medicine used a program budgeting and marginal analysis (PBMA) framework, which provided an alternative to the typical public-sector approaches to addressing a budget deficit of across-the-board spending cuts and political negotiation. Key steps to the PBMA process included training staff members and department heads on priority setting and resource reallocation, establishing process guidelines to meet immediate and longer-term fiscal needs, developing a reporting structure and forming key working groups, creating assessment criteria to guide resource reallocation decisions, assessing disinvestment proposals from all departments, and providing proposal implementation recommendations to the dean. All departments were required to submit proposals for consideration. The task group approved 27 service reduction proposals and 28 efficiency gains proposals, totaling approximately $2.7M in savings across two years. During this process, the task group faced a number of challenges, including a tight timeline for development and implementation (January to April 2011), a culture that historically supported decentralized planning, at times competing interests (e.g., research versus teaching objectives), and reductions in overall health care and postsecondary education government funding. Overall, faculty and staff preferred the PBMA approach to previous practices. Other institutions should use this example to set priorities in times of fiscal constraints.
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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 | 0,014 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,006 |
| Communication savante | 0,019 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,002 |
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 ».