Leadership Needs to Shift in the Health System: Three Emerging Perspectives to Inform Our Way Forward
Notice bibliographique
Résumé
Zimmerman et al. have brought to light a number of issues that lead to a collective failure in healthcare safety culture, and propose how to overcome them. Front-line ownership (FLO) is a great success story in that respect, acknowledging that much of the problem and, therefore, solution, relates to how, not what, approaches and solutions have been implemented. In service of the healthy dialogue the authors have invited, this commentary suggests that there needs to be a purposeful shift in leadership, not only in the important area of patient safety but more generally throughout the health system. Three emerging perspectives around leadership are briefly introduced that provide some insight into FLO's success - complexity leadership, neuroleadership and phronetic leadership. Together, these reflect the importance of the underlying dynamics of how we could (re)frame our approaches to change, engage the right people in the right context and achieve sustainable solutions throughout the health system.
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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 | 0,024 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,021 |
| Communication savante | 0,013 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,053 | 0,064 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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; 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 ».