Doing the Dance of Culture Change: Complexity, Evidence and Leadership
Notice bibliographique
Résumé
The challenge of culture change in hospitals must address three distinct but interwoven tensions: the need to shift paradigm and understand healthcare as a complex adaptive system; the challenge of knitting together the contributions of both evidence-based medicine and practice-based evidence; and the critical role of distributed, problem-focused leadership.The authors of the lead paper highlight five key issues in addressing this challenge: (1) the implementation of strategies like front-line ownership (FLO) in the context of macro-level social forces; (2) the central role of distributed leadership and its strengthening within the organization; (3) the need to attend to developing systems thinking skills at all levels; (4) the very significant challenge of how to scale up the labour-intensive change strategies within FLO, the role of "simple rules" and the potential for systems thinking tools such as concept mapping and dynamic modelling; and (5) the concurrent orchestration of not one culture change but three tensions in the challenge FLO represents to simpler versus complex adaptive systems, leadership and management and the balance between evidence-based medicine and practice-based evidence, at the clinical, organizational and macro-system levels.
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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 | 0,034 | 0,118 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,028 |
| Communication savante | 0,012 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,075 | 0,090 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 ».