Can Lean Thinking enhance research administration?
Notice bibliographique
Résumé
Background: Hospital research administration is expected to provide improved work efficiency and service delivery in the upcoming years. Meanwhile, resources to support scientific research are dwindling, as is the amount of research support personnel. The aim of the study was to investigate the research admission’s user needs, their opinions on the state of today’s scientific research and also to assess its future development needs and find out whether a customer-oriented management philosophy such as Lean Thinking could be implemented in the research administration setting to enhance work processes and services. Methods: In this study, thematic interviews were used as a method. Kuopio University Hospital researchers (n = 7) and research administration personnel (n = 11) were interviewed. The interviews were carried out by one researcher and lasted on average approximately 60 minutes per interviewee. Results: The interviews revealed that several issues, such as bureaucracy, decreased attitudes towards research, lack of transparency and face-to-face customer service by the research administration, have hindered and complicated research work and service delivery. The study addressed a need for a comprehensive, linear, efficiency- and quality-oriented, user-focused management philosophy. Conclusions: The results of the study support implementation of a customer-oriented management philosophy into the research administration to improve its work processes and service delivery. Although Lean Thinking remains untested in the research administration setting, its fundamentals and strengths seem to answer many needs of the research administration.
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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 | 0,068 | 0,091 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,009 |
| Communication savante | 0,011 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».