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Enregistrement W2396815580 · doi:10.1057/9781137293688_4

Tarnished Yet Tenacious: Examining the Track Record and Future of Public-Private Partnership Hospitals in Canada

2014· book-chapter· en· W2396815580 sur OpenAlexaboutno aff
Heather Whiteside

Notice bibliographique

RevuePalgrave Macmillan UK eBooks · 2014
Typebook-chapter
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiquePublic-Private Partnership Projects
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeneral partnershipPrivate sectorPopularityPublic administrationPublic sectorPrincipal (computer security)Private finance initiativeEconomic growthPublic–private partnershipPolitical scienceBusinessEconomyFinanceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Public—private partnerships (P3s) with the for-profit private sector first emerged in Canada in the mid-1990s and have been steadily growing in popularity ever since. More recently, proliferation since the mid-2000s has been sustained largely through infrastructure projects developed within provincial health sectors. By 2011, P3 hospitals accounted for half to three-quarters of all P3 projects in British Columbia (BC) and Ontario respectively, the Canadian provinces most enthusiastic for P3s (see Partnerships BC n.d.; Infrastructure Ontario n.d.).1 With large hospital re/development in particular, P3s are now the principal way in which these infrastructure projects and their accompanying support services are delivered. While the rise of P3s is a global phenomenon, which is in no way unique to Canada, specificity when evaluating this policy matters. By focusing on Canadian P3 hospitals, we are able to uncover how global neoliberal processes operate at the ground level (in the form of particular P3 projects) and how this unfolds within a specific sector (health care). In so doing it becomes evident that location-and sector-specific conditions shape the implementation of larger neoliberal forces.KeywordsBritish ColumbiaPrivate PartnershipLivelihood ChangeSocial ReproductionPublic Health Care SystemThese keywords were added by machine and not by the authors. This process is experimental and the keywords may be updated as the learning algorithm improves.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,941
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,186 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations1
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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