Using strategic communities to foster inter-organizational collaboration
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is: to report on an experiment in building up inter-organizational collaboration between healthcare organizations; and to identify how structure and some of the components of the strategic community (SC) approach to organizational change can have a long-term impact on inter-organizational collaboration. Design/methodology/approach This paper resulted from participative action-research held from 2007 to 2013. A systematic collection of data (field notes, 746 hours of observations, proceedings, 186 interviews, journals, focus groups, discussion forums) was conducted in the various cycles of the action-research. Findings Adapted to the healthcare sector, the SC has taken the form of a temporary inter-organizational collaboration structure composed of health professionals, first-level managers, general practitioners, specialized doctors, and non-profit organization representatives. The SC approach appeared to be an efficient strategy for taking action. Practical implications The SC approach appeared to be appropriate for cases where the inter-organizational collaboration had clearly declined, where several other attempts had failed, and where the care trajectory involved vulnerable clients who had to travel between different service points for the required care. Originality/value This study illustrates how SC helps to significantly improve inter-organizational collaboration in the healthcare sector. It likewise acknowledges the relevance of Thomson and Perry’s (2006) work in analyzing and emphasizing the dimensions required to ensure successful inter-organizational collaboration.
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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 | 0,024 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».