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Enregistrement W2166917174 · doi:10.12927/hcpap..18686

Teamwork and Healthy Workplaces: Strengthening the Links for Deliberation and Action through Research and Policy

2007· letter· en· W2166917174 sur OpenAlexaffvenueabout
Ivy Oandasan

Notice bibliographique

RevueA Nudge Too Far? A Nudge at All? On Paying People to Be Healthy · 2007
Typeletter
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterprofessional Education and Collaboration
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeliberationTeamworkAction (physics)Political scienceEngineering ethicsProcess managementEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The two lead articles for this issue by Shamian and El-Jardali and by Clements, Dault and Priest provide an opportunity to consider how two agendas - teamwork in healthcare and the healthy workplace - can be strengthened to gain mutual advancement. Both agendas are in the pan-Canadian Health Human Resource (HHR) strategic plan in Canada and were also identified within the Health Council of Canada's 2005 Annual Report. Strong links have yet to be made related to the teamwork in healthcare agenda and its relationship with the workplace environment. Significant research has been conducted, and advocates are pushing for policy change. It is recommended that those engaged in the research in these two domains dialogue with each other and collectively consider ways in which they could advance the policy directions required to enhance both patient and provider satisfaction in our healthcare system. The teamwork and healthy workplace agendas require thoughtful deliberation between researchers and policy-makers to inform action. This commentary provides an example of how the Ontario government has been able to engage within an evidence-informed process to develop inter-professional care that may ultimately positively impact the teamwork in healthcare agenda and the healthy workplace agenda in the future.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,038
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,099
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,171
Score d'incertitude au seuil0,340

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0380,099
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0270,042
Communication savante0,0160,018
Science ouverte0,0070,010
Intégrité de la recherche0,1110,082
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,003

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 Opus0,224
Tête enseignante GPT0,534
Écart entre enseignants0,309 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2007
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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