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Enregistrement W2154807644 · doi:10.1177/1356389009341729

Evaluating Service Organization Models

2009· article· en· W2154807644 sur OpenAlexafffund
Nassera Touati, Raynald Pineault, François Champagne, Jean‐Louis Denis, Astrid Brousselle, André‐Pierre Contandriopoulos, Robert Geneau

Notice bibliographique

RevueEvaluation · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensPublic Health Agency of CanadaUniversité de MontréalÉcole Nationale d'Administration Publique
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchU.S. Public Health ServiceMinistère de la Santé et des Services sociaux
Mots-clésComputer scienceRelevance (law)Set (abstract data type)Management scienceContext (archaeology)Service (business)Contrast (vision)Data scienceArtificial intelligenceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Based on the example of the evaluation of service organization models, this article shows how a configurational approach overcomes the limits of traditional methods which for the most part have studied the individual components of various models considered independently of one another. These traditional methods have led to results (observed effects) that are difficult to interpret. The configurational approach, in contrast, is based on the hypothesis that effects are associated with a set of internally coherent model features that form various configurations. These configurations, like their effects, are context-dependent. We explore the theoretical basis of the configuration approach in order to emphasize its relevance, and discuss the methodological challenges inherent in the application of this approach through an in-depth analysis of the scientific literature. We also propose methodological solutions to these challenges. We illustrate from an example how a configurational approach has been used to evaluate primary care models. Finally, we begin a discussion on the implications of this new evaluation approach for the scientific and decision-making communities.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,730
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,855
Tête enseignante GPT0,763
Écart entre enseignants0,092 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations8
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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