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Enregistrement W2131425483 · doi:10.3917/riges.344.0048

Créer une communauté stratégique pour favoriser le changement : une étude de cas portant sur l'organisation du travail dans le secteur de la santé

2009· article· fr· W2131425483 sur OpenAlexaffvenueabout
Mario Roy, Madeleine Audet, Johanne Archambault, Danielle St-Louis

Notice bibliographique

RevueGestion · 2009
Typearticle
Languefr
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueService and Product Innovation
Établissements canadiensHealth and Social Services Centre University Institute of Geriatrics of SherbrookeCentre Hospitalier Universitaire de SherbrookeUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Résumé De multiples changements environnementaux pressent les organisations à créer des alliances interentreprises inédites pour imaginer de nouveaux produits, services et processus. Pour y parvenir, quelques organisations ont adopté récemment l’approche de la communauté stratégique, c’est-à-dire une structure de collaboration stratégique interorganisationnelle ad hoc , d’une durée limitée, composée de cadres opérationnels, de professionnels, de spécialistes et même de clients. Son mandat consiste à imaginer et à mettre en place des innovations dans les services ou les produits à offrir. Cet article présente le déroulement et les résultats d’une première expérience de communauté stratégique portant sur la transformation de l’organisation du travail dans le secteur de la santé et des services sociaux du Québec. Plus qu’une simple approche de changement, la communauté stratégique y apparaît comme une structure permettant d’accroître la capacité des organisations à concevoir et à mettre en œuvre des changements en s’appuyant sur les personnes mêmes qui réalisent le travail. Des recommandations et des conseils sont formulés à l’intention des dirigeants et des cadres désirant utiliser une communauté stratégique pour créer et appliquer en réseau des innovations au sein de leur organisation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,759
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,220 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2009
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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