Network formation, governance, and evolution in public health
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Collaborative networks of health organizations have received a great deal of attention in recent years as a way of enhancing the flow of information and coordination of services. However, relatively little is known about how such networks are formed and evolve, especially outside a local, community-based setting. This article is an in-depth discussion of the evolution of the North American Quitline Consortium (NAQC). The NAQC is a network of U.S. and Canadian organizations that provide telephone-based counseling and related services to people trying to quit smoking. METHODOLOGY: The research draws on data from interviews, documents, and a survey of NAQC members to assess how the network emerged, became formalized, and effectively governed. FINDINGS: The findings provide an understanding of how multiregional public health networks evolve, while building on and extending the broader literature on organizational networks in other sectors and settings. Specifically, we found that the network form that ultimately emerged was a product of the back-and-forth interplay between the internal needs and goals of those organizations that would ultimately become network members, in this case, state-, and provincial-level tobacco quitline organizations. We also found that network formation, and then governance through a network administrative organization, was driven by important events and shifts in the external environment, including the impact and influence of major national organizations. PRACTICE IMPLICATIONS: The results of the study provide health care leaders and policy officials an understanding of how the activities of a large number of organizations having a common health goal, but spanning multiple states and countries, might be coordinated and integrated through the establishment of a formal network.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle