Notice bibliographique
Résumé
Despite the mixed results of Brown and colleagues' review of the evidence for the use of performance indicators in health policy, this paper argues that they have an important place. Healthcare organizations cannot rely on altruism alone to motivate improved performance. Berwick, supporting the use of performance indicators in healthcare, argues "threats to survival are necessary to build will for improvement." He argues that the job of managers is to create organizations where such threats are clearly perceived, but balanced against a culture of "safety" in which individuals can learn and improve the care provided. This step in the causal chain gets insufficient attention from the "KAB+" evaluation model that Brown and colleagues employ. The use of performance indicators in publicly funded healthcare systems goes beyond arming the "consumer" of healthcare with relevant information; it is a fundamental question of democratic accountability. Methods for evaluating the evidence base of public policy must take into account the contextual (economic, social and political) factors that support or impede the achievement of policy objectives.
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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 | 0,091 | 0,298 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,031 |
| Communication savante | 0,016 | 0,033 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,075 | 0,071 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,004 |
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 ».