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Enregistrement W2614727217

Steering and Rowing in Health Care: The Devolution Option?

2004· article· en· W2614727217 sur OpenAlexaboutno aff
Colleen M. Flood, Joanna N. Erdman, Duncan Sinclair

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Policy and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDevolution (biology)Entitlement (fair division)Health careCorporate governanceAccountabilityContext (archaeology)Government (linguistics)Public administrationBusinessPublic economicsPolitical scienceEconomicsMedicineFinanceLaw
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Publicly funded health care systems are often the subject of heated policy debates. All too often (particularly in Canada), these debates focus on the prohibitive costs, the resultant taxation levels, and the questionable efficiency and outcomes associated with a publicly funded system. Moreover, the institutionalization of the system and the entrenchment of its many stakeholders make effecting change particularly difficult. In this article, the authors begin with an assessment of the drawbacks of the Canadian health care system in the federal-provincial context and its resulting gaps in governance (steering), in management (rowing), and in overall accountability (apart from that offered by periodic elections). They conclude that because of the above factors and the public's personal investment in a perceived health care entitlement, policymakers tend to avoid long-term changes to the system in favour of such short-term solutions as increased funding or reductions in funding services. If fixing health care is the goal, governments must embrace more fundamental change. Devolution is a process through which governments give up their hold on the detailed management of the health care system, in exchange for more involvement in its governance. In this way, it allowed the government to steer - by defining values, setting goals and objectives, and evaluating outcomes and efficiencies of the system - while allowing those that deliver health care to determine how best to do so (in other words, allowing the rowers to row). In light of the successes and failures of devolution in other jurisdictions, the authors then present a model for devolution that they argue will allow the Canadian health care system to flourish. Although devolution is only one part of the solution, it is a fundamental part.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,060
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,070
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,176
Score d'incertitude au seuil0,351

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0600,070
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0150,064
Communication savante0,0260,026
Science ouverte0,0040,029
Intégrité de la recherche0,0110,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,232 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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