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Enregistrement W2170455131 · doi:10.1108/jhom-06-2014-0101

Culture and cognition in health systems change

2015· article· en· W2170455131 sur OpenAlexaff
Jenna M. Evans, G. Ross Baker, Whitney Berta, Jan Barnsley

Notice bibliographique

RevueJournal of Health Organization and Management · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueOrganizational Leadership and Management Strategies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitionValue (mathematics)Scale (ratio)Theory of changeCulture changeProcess (computing)Change management (ITSM)Action (physics)Organizational changeOrganizational cultureKnowledge managementPsychologySociologyPublic relationsComputer scienceSocial sciencePolitical scienceBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Large-scale change involves modifying not only the structures and functions of multiple organizations, but also the mindsets and behaviours of diverse stakeholders. This paper focuses on the latter: the informal, less visible, and often neglected psychological and social factors implicated in change efforts. The purpose of this paper is to differentiate between the concepts of organizational culture and mental models, to argue for the value of applying a shared mental models (SMM) framework to large-scale change, and to suggest directions for future research. DESIGN/METHODOLOGY/APPROACH: The authors provide an overview of SMM theory and use it to explore the dynamic relationship between culture and cognition. The contributions and limitations of the theory to change efforts are also discussed. FINDINGS: Culture and cognition are complementary perspectives, providing insight into two different levels of the change process. SMM theory draws attention to important questions that add value to existing perspectives on large-scale change. The authors outline these questions for future research and argue that research and practice in this domain may be best served by focusing less on the potentially narrow goal of "achieving consensus" and more on identifying, understanding, and managing cognitive convergences and divergences as part of broader research and change management programmes. ORIGINALITY/VALUE: Drawing from both cultural and cognitive paradigms can provide researchers with a more complete picture of the processes by which coordinated action are achieved in complex change initiatives in the healthcare domain.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,019
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,212 · 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'étudeQualitatif
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

Citations11
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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