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Enregistrement W2157920443 · doi:10.2190/2416-5314-7785-70m6

Health Care Reform and the Paradox of Efficiency: “Writing in” Culture

2007· article· en· W2157920443 sur OpenAlexafffundabout
Joan M. Anderson, S. Tang, Connie Blue

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Health Services · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Policy and Management
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésRestructuringHealth careHealth care reformPoliticsOrganizational culturePublic relationsHealth policyCompetition (biology)Political scienceBusinessSociologyEconomic growthEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Widespread global migration is occurring at the same time that health care delivery systems in Western nations are undergoing major restructuring. The call for health care to be more efficient, economical, and responsive to diverse cultural populations has come from several sectors, including governments and researchers. This has led to policies to address perceived deficiencies in health care services. The authors draw on their research at health care institutions in a western Canadian city to probe, first, how the concept of culture is interpreted within organizations; and second, how culture is "written into health systems" as they undergo restructuring. Meanings and interpretations of culture are not transparent; moreover, "writing in" culture is not simply a matter of health care providers learning about their clients' "belief systems" and being sensitive to these beliefs. Belief systems and people's experiences of the care they receive are negotiated within highly complex "organizational cultures," located in broader macroeconomic and political structures, and discourses that shape how health care systems are organized. The authors consider whether current discourses on cost containment are in competition with providing equitable health care services to diverse client populations.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,745
Score d'incertitude au seuil0,988

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,303 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations17
Publié2007
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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