Towards a Model of Stewardship and Accountability in Support of Innovation and “Good” Failure
Notice bibliographique
Résumé
From an evolutionary perspective, failures of imagination and missed opportunities to learn from experimentation are as potentially harmful for the health system as failures of practice. The conundrum is encapsulated in the fact that while commentators are steadfast about the need on the part of the stewards of the health system to avoid any waste of public dollars, they are also insistent about the need for innovation. There is tension between these two imperatives that is often unrecognized: the pursuit of efficiency, narrowly defined, can crowd out the goal of innovation by insisting on the elimination of "good waste" (the costs of experimentation) as well as "bad waste" (the costs of inefficiency) (Potts 2009). This tension is mirrored in the two broad drivers of performance reporting in health systems: public accountability and quality improvement. Health organizations, predominantly funded by public funds, are necessarily accountable for the ways in which those funds are used and outcomes achieved. This paper reviews how accountability relationships should be re-examined to create room for "good failure" and to ensure that system accountability does not become a barrier to performance improvement.
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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 | 0,052 | 0,080 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,102 |
| Communication savante | 0,030 | 0,055 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,105 | 0,097 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
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.
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 ».