Notice bibliographique
Résumé
During the past few decades, many healthcare authorities sought to integrate new methods of delivering care to patients. Among the priorities faced by these organizations, a major issue arose of how to provide healthcare to patients who live in rural or remote regions suffering from a lack of accessible professional resources and services that comply with WHO’s call for providing fair access to healthcare. Many attempts were made to integrate new technologies such as telehealth into the healthcare system, but in many cases, telehealth was not successful due in part to limited assimilation into healthcare organizations and work practices. Telehealth addresses operational issues such as a shortage of professionals in rural or underserved geographical regions. Using a breadth of reference theories such as institutional theory, structuration theory, and organizational learning theory, we propose a conceptual model that integrates the determinants of telehealth assimilation and identifies factors that impinge upon the process of assimilation. We posit that telehealth assimilation can only be understood by taking a multilevel approach to the phenomenon, whereby assimilation starts at the individual level, permeates through other organizational levels such as groups, and finally ends at the organizational and inter-organizational level. Further, assimilation of technological innovations must be considered within their institutional context. Derived from our conceptual model, we make several propositions and hope that our work will significantly guide future research and managerial actions geared toward integrating healthcare in the workplace.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,010 |
| Communication savante | 0,009 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».