Understanding and Implementing Best Practices in Accountability
Notice bibliographique
Résumé
There has been much emphasis on accountability in health care in all jurisdictions across Canada. Using document analysis and key informant interviews, we assessed the extent to which the findings from our earlier Ontario-based study, Approaches to Accountability, applied across Canada. Accountability done well improves performance, improves the patient experience and promotes efficient use of resources. If implemented poorly, it can waste valuable resources, create perverse incentives and encourage gaming in the system. The findings of this study reinforced the earlier findings. Our respondents stressed that it was important to focus on the goals being sought and transition points in the system; they emphasized that resources and stable leadership were key. Although good metrics are essential, they are not always available. Accordingly, what is easily measured tends to be what is reported. Organizations are also reluctant to be held accountable for what they cannot control. They noted that too many organizations are asking for too many indicators in too many forms. Although this is particularly problematic for small organizations, it is not exclusive to them. Moving forward, it will be important to streamline and prioritize reporting metrics, ensure adequate resources are available to support accountability and educate users as to the value of reporting accountability activities, by showing them that there is something in it for them. In addition, it is important to encourage coordination and sharing among the multiple bodies that request similar information in different forms. Finally, it is important to ensure that that which is difficult to measure is not lost in the shuffle.
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 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 | 0,248 | 0,237 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,057 |
| Communication savante | 0,043 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».