Time to shift from systems thinking-talking to systems thinking-action Comment on "Constraints to applying systems thinking concepts in health systems: A regional perspective from surveying stakeholders in Eastern Mediterranean countries"
Notice bibliographique
Résumé
A recent International Journal of Health Policy and Management (IJHPM) article by Fadi El-Jardali and colleagues makes an important contribution to the literature on health system strengthening by reporting on a survey of healthcare stakeholders in Low- and Middle-Income Countries (LMICs) about Systems Thinking (ST). The study's main contributions are its confirmation that healthcare stakeholders understand the importance of ST but do not know how to act on that understanding, and the call for collective action by the global community of systems thinkers committed to healthcare improvement. We offer three basic considerations for next steps by this community, derived from our recent work in ST and the related field of Knowledge Translation (KT): resist the temptation to adopt a reductionist approach; recognize not everyone needs to understand ST; and do not wait for everything to be in place before getting started.
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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 | 0,030 | 0,105 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,020 |
| Communication savante | 0,012 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,029 | 0,062 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».