The moving of St Vincent's: a tale in two cities
Notice bibliographique
Résumé
In Australia, demographic changes have seen the population of large cities move away from the inner city. This, combined with changes in healthcare delivery and the ageing of many tertiary teaching hospitals, has led governments to attempt to close, relocate or redefine the role of some institutions. Tracing the media coverage of two such events--the attempts to move St Vincent's hospitals in Sydney and Melbourne--provides some interesting insights into the challenges of resource allocation facing policymakers within the healthcare sector. Both hospitals were long-established, much-loved fixtures on inner-city sites with powerful connections to government and business. In Sydney, where the attempt was part of a larger plan to reallocate resources to the western suburbs, the announcement was met with 10 days of intense media coverage and scrutiny by lobby groups and the general public. By contrast, in Melbourne, no such announcement was made and the low-key reporting of support and opposition to the move occurred over two months. Both attempts failed. No matter how the debate is handled, radical changes involving long-established hospitals, powerful provider groups and loyal communities are very difficult to accomplish.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,040 | 0,013 |
| Communication savante | 0,010 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».