Hospital charitable lotteries: taking a gamble on systems thinking
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE, AIMS AND OBJECTIVES: The presence of lotteries can be witnessed worldwide. Charitable lotteries are often portrayed as 'good works', and recently, hospitals have utilized them as a popular fundraising vehicle to raise necessary funds to help achieve organizational goals and objectives. Research indicates that lotteries contribute to gambling-related harms; however, research into charitable lotteries has been underdeveloped. Both the gambling and the health care industries are complex and evolving, consisting of many interacting stakeholders with often different and competing interests. This article seeks to present systems thinking as a conceptual framework to help fill the gap in understanding the use of gambling within hospitals and its possible benefits and unforeseen negative consequences. Addressing the gap in knowledge is important to help inform decision making aimed at reducing gambling-related harms. METHOD: This article proposes how the school of systems thinking, specifically framing hospitals as complex adaptive systems and system dynamics modelling, can be utilized to understand the policy implications of the adoption of lotteries as a revenue source for hospitals. CONCLUSION: Hospitals have a duty to care, inform and protect. Hospital charitable lotteries have become big business; however, its incorporation into critical funding strategies needs to be carefully understood. Systems thinking theory and methodologies provide an integrated approach to examine this dynamic and evolving fundraising initiative. Findings from this article can inform the development of action strategies, including policy development at multiple levels.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,019 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,031 |
| Communication savante | 0,013 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».