Mapping collaborative relations among Canada's chronic disease prevention organizations
Notice bibliographique
Résumé
Objectives There is converging evidence from the fields of sociology, organizational science and management that organizations gain an advantage from being embedded in a dense network of collaborative relations. We used network analysis to map the collaborations between organizations with a chronic disease prevention mandate in Canada. Approach The data for this analysis were collected as part of the 2010 Public Health Organizational Capacity Study (PHORCAST) census. PHORCAST is a repeat census of all public health organizations engaged in primary chronic disease prevention (CDP) at the regional, provincial, territorial and national levels in Canada. Respondent organizations (n = 207) were asked to use a name generator approach to list organizations with which they had collaborations, resulting in the identification of 1,322 organizations linked through 2,815 collaborative relations. Optimized sociograms of the resulting collaborative network were produced using structural network analysis (Cytoscape 3.1.0 software). Results Of the 1,322 organizations identified, 1,038 (78%) are interconnected in one single component which spans all provinces and territories. We computed degree and betweenness centrality for all organizations comprising this main component and analyzed mean provincial scores. The results show that CDP organizations' density and interconnectedness are much higher in Manitoba, Saskatchewan and the Maritime provinces. Interconnectedness was weakest in British Columbia and Alberta. We also used two complementary sociogram optimization algorithms to map out the structure of the CDP network. Visual analysis of optimized sociograms suggests that CDP organizations in Saskatchewan and those with a federal or multi-province mandate are structurally different from the Canadian average. Conclusion In this study we identified clusters of organizations that have either a central position or a bridging function in the network of collaborative relations. These results may provide important clues about the link between provincial organizational capacity for chronic disease prevention and population health outcomes. Key messages Public health capacity should not be conceived as the sum of discrete organization's capacities but as a complex ecology of organizations whose influence is shaped by the way they are interconnected The method we developped allows to draw an actual map of organizational collaborations in the field of public health interventions at the national level
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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 | 0,007 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».