New ways to get policy into practice
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Health service effectiveness continues to be limited by misaligned objectives between policy makers and frontline clinicians. While capturing the discretion workers inevitably exercise, the concept of "street-level bureaucracy" has tended to artificially separate policy makers and workers. The purpose of this paper is to understand the role of social-organizational context in aligning policy with practice. DESIGN/METHODOLOGY/APPROACH: This mixed-method participatory study focuses on a locally developed tool to implement an Australia-wide strategy to engage and respond to mental health services for parents with mental illness. Researchers: completed 69 client file audits; administered 64 staff surveys; conducted 24 interviews and focus groups (64 participants) with staff and a consumer representative; and observed eight staff meetings, in an acute and sub-acute mental health unit. Data were analyzed using content analysis, thematic analysis and descriptive statistics. FINDINGS: Based on successes and shortcomings of the implementation (assessment completed for only 30 percent of clients), a model of integration is presented, distinguishing "assimilist" from "externalist" positions. These depend on the degree to which, and how, the work environment affords clinicians the setting to coordinate efforts to take account of clients' personal and social needs. This was particularly so for allied health clinicians and nurses undertaking sub-acute rehabilitative-transitional work. ORIGINALITY/VALUE: A new conceptualization of street-level bureaucracy is offered. Rather than as disconnected, it is a process of mutual influence among interdependent actors. This positioning can serve as a framework to evaluate how and under what circumstances discretion is appropriate, and to be supported by managers and policy makers to optimize client-defined needs.
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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 | 0,115 | 0,103 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,100 |
| Communication savante | 0,044 | 0,062 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,026 | 0,031 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,006 |
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 ».