Evidence-based administrative decision making and the Ontario hospital CEO: information needs, seeking behaviour, and access to sources
Notice bibliographique
Résumé
Introduction -The hospital librarian requires an understanding of the information needs, information-seeking process, and use of information resources by a hospital's chief executive officer (CEO) so that the librarian may support, promote, and foster evidence-based decision making (EBDM) at the executive level.This research aimed to identify various reasons hospital CEOs seek information and uncover their feelings and thoughts about the process.Method -In this study, funded by the Canadian Health Libraries Association / Association des bibliothèques de la santé du Canada (CHLA / ABSC), Ontario hospital CEOs were interviewed by telephone in the summer of 2006.Findings -Barriers to EBDM as described by the CEOs included a lack of on-demand information and limited time for the information-seeking process.The CEOs preferences regarding the content and delivery method of needed information and the CEOs specific information needs and wants are described in this paper.Ontario CEOs do not perceive the hospital library as a first source that they turn to for EBDM.Of the 27 CEOs interviewed who directly use a library (onor off-site), 37% did not know the librarian's name.CEOs were asked whether they believed a hospital library would exist 5-10 years from now and to forecast the future for library services.The CEOs envision library services as shared or joint services, or virtual, or both.Conclusion -We have concluded from the findings that the hospital librarian who has not already communicated their expertise and demonstrated their ability to link the strategic goals of the hospital to available evidence-based resources will not be around in 10-15 years.
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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 | 0,010 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».