The Challenge of Effective Workplace Change in the Health Sector
Notice bibliographique
Résumé
There is significant personal injury risk associated with the provision of high-quality healthcare. The magnitude of this risk, combined with the possibility that it can often go underappreciated by caregivers and the organizations they work for, might help explain why the health sector has largely missed out on the benefits of an overall declining trend in injury rates. Despite covering two very different topics in their lead papers, Shamian and El-Jardali and Clements, Dault and Priest present a surprising degree of overlap in relation to what might help enable effective workplace change. Leadership, role clarity, trust, respect, values and workplace culture are all viewed as key enablers of effective teamwork by Clements, Dault and Priest. They could also be considered required ingredients of successful workplace health initiatives, as discussed by Shamian and El-Jardali. A lot of background and positional work regarding teamwork and healthy workplaces exists, but this has not necessarily translated into front-line change. These authors have done an excellent job of pointing out the potential benefits of workplace changes. What is needed now is for someone to take the lead in developing, implementing and evaluating these changes. The adult human form is an awkward burden to lift or carry. Weighing up to 200 pounds or more, it has no handles, it is not rigid, and it is susceptible to severe damage if mishandled or dropped. When lying in bed, a patient is placed inconveniently for lifting and the weight and placement of such a load would be tolerated by few industrial workers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,020 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».