Strategies to overcome physician shortages in northern Ontario: A study of policy implementation over 35 years
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Shortages and maldistribution of physicians in northern Ontario, Canada, have been a long-standing issue. This study seeks to document, in a chronological manner, the introduction of programmes intended to help solve the problem by the provincial government over a 35-year period and to examine several aspects of policy implementation, using these programmes as a case study. METHODS: A programme analysis approach was adopted to examine each of a broad range of programmes to determine its year of introduction, strategic category, complexity, time frame, and expected outcome. A chronology of programme initiation was constructed, on the basis of which an analysis was done to examine changes in strategies used by the provincial government from 1969 to 2004. RESULTS: Many programmes were introduced during the study period, which could be grouped into nine strategic categories. The range of policy instruments used became broader in later years. But conspicuous by their absence were programmes of a directive nature. Programmes introduced in more recent years tended to be more complex and were more likely to have a longer time perspective and pay more attention to physician retention. The study also discusses the choice of policy instruments and use of multiple strategies. CONCLUSION: The findings suggest that an examination of a policy is incomplete if implementation has not been taken into consideration. The study has revealed a process of trial-and-error experimentation and an accumulation of past experience. The study sheds light on the intricate relationships between policy, policy implementation and use of policy instruments and programmes.
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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 | 0,006 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».