Strategic Planning in an Academic Radiation Medicine Program
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In this paper, we report on the process of strategic planning in the Radiation Medicine Program (rmp) at the Princess Margaret Cancer Centre. The rmp conducted a strategic planning exercise to ensure that program priorities reflect the current health care environment, enable nimble responses to the increasing burden of cancer, and guide program operations until 2020. METHODS: Data collection was guided by a project charter that outlined the project goal and the roles and responsibilities of all participants. The process was managed by a multidisciplinary steering committee under the guidance of an external consultant and consisted of reviewing strategic planning documents from close collaborators and institutional partners, conducting interviews with key stakeholders, deploying a program-wide survey, facilitating an anonymous and confidential e-mail feedback box, and collecting information from group deliberations. RESULTS: was established to guide programmatic pursuits during the ensuing 5 years, and an implementation plan was developed to guide the first year of operations. CONCLUSIONS: The strategic planning process provided an opportunity to mobilize staff talents and identify environmental opportunities, and helped to enable more effective use of resources in a rapidly changing health care environment. The process was valuable in allowing staff to consider and discuss the future, and in identifying strategic issues of the greatest importance to the program. Academic programs with similar mandates might find our report useful in guiding similar processes in their own organizations.
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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 | 0,042 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,006 |
| Communication savante | 0,009 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».