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Enregistrement W2328102811 · doi:10.1177/1077558716641832

An Institutional Perspective on Accountable Care Organizations

2016· article· en· W2328102811 sur OpenAlexaff
Elizabeth Goodrick, Trish Reay

Notice bibliographique

RevueMedical Care Research and Review · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueManagement and Organizational Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerspective (graphical)SociologyHealth careKnowledge managementBusinessPublic relationsEpistemologyComputer sciencePolitical scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We employ aspects of institutional theory to explore how Accountable Care Organizations (ACOs) can effectively manage the multiplicity of ideas and pressures within which they are embedded and consequently better serve patients and their communities. More specifically, we draw on the concept of institutional logics to highlight the importance of understanding the conflicting principles upon which ACOs were founded. Based on previous research conducted both inside and outside health care settings, we argue that ACOs can combine attention to these principles (or institutional logics) in different ways; the options fall on a continuum from (a) segregating the effects of multiple logics from each other by compartmentalizing responses to multiple logics to (b) fully hybridizing the different logics. We suggest that the most productive path for ACOs is to situate their approach between the two extremes of "segregating" and "fully hybridizing." This strategic approach allows ACOs to develop effective responses that combine logics without fully integrating them. We identify three ways that ACOs can embrace institutional complexity short of fully hybridizing disparate logics: (1) reinterpreting practices to make them compatible with other logics; (2) engaging in strategies that take advantage of existing synergy between conflicting logics; (3) creating opportunities for people at frontline to develop innovative ways of working that combine multiple logics.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,909
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,323 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations18
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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