Individual Pay-for-Performance in Canadian Healthcare Organizations
Notice bibliographique
Résumé
Pink et al. discuss some of the issues related to pay-for-performance for individual and organizational healthcare providers. This commentary addresses key success factors for the implementation of individual pay-for-performance in publicly financed Canadian healthcare organizations. Publicly financed healthcare organizations in Canada have been relatively slow to adopt performance-pay programs as compared with private sector organizations; and those that have been developed have been, for the most part, rather crude. In many cases, they have become an additional mechanism for delivering base pay, rather than a true variable-pay program that motivates and differentiates performance. In light of the many issues that need to be addressed, we feel that pay-for-performance should be introduced gradually, beginning at the most senior levels of the organization. Above all, it is critical for publicly financed healthcare organizations to recognize that introducing pay-for-performance involves not only a set of structures and processes, but also likely a profound change in organizational values and behaviours.
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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 | 0,012 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,024 | 0,006 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,045 | 0,022 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».