Learning and development dimensions of a pan‐Canadian primary health care capacity‐building project
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to use a descriptive case study to establish how collaboration, innovation and knowledge‐management strategies have scaled‐up learning and development in rural, remote and other resource‐constrained Canadian delivery settings. Design/methodology/approach Intervention design was realized through a one‐time, collaborative, national capacity‐building project. A project portfolio of 72 sub‐projects, initiatives and strategic activities was used to improve access, enhance quality and create capacity for palliative and end‐of‐life care services. Evaluation was multifaceted, including participatory action research, variance analysis and impact analysis. This has been supplemented by post‐intervention critical reflection and integration of relevant literature. Findings The purposeful use of collaboration, innovation and knowledge‐management strategies have been successfully used to support a rapid scaling‐up of learning and development interventions. This has enabled enhanced and new pan‐Canadian health delivery capacity implemented at the local service delivery catchment‐level. Research limitations/implications The intervention is bounded by a Canada‐specific socio‐cultural/political context. Design variables and antecedent conditions may not be present and/or readily replicated in other nation‐state contexts. The findings suggest opportunities for future integrative and applied health services and policy research, including collaborative inquiry that weaves together concepts from adult learning, social science and industrial engineering. Practical implications Scaling‐up for new capacity is ideally approached as a holistic, multi‐faceted process which considers the total assets within delivery systems, service catchments and communities as potentially being engaged and deployed. Originality/value The Pallium Integrated Capacity‐building Initiative offers model elements useful to others seeking theory‐informed practices to rapidly and effectively scale‐up learning and development efforts.
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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 | 0,009 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,023 | 0,011 |
| Communication savante | 0,008 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».