Business school teams up with clinical innovators: An opportunity for health system transformation
Notice bibliographique
Résumé
Healthcare represents one of the largest sectors in the economy with the health spending on average accounting for about 9% of GDP in OECD countries. Canada was projected in 2018 to spend about 11% of its GDP on healthcare with an expected health expenditure growth of 4.2%. Addressing this issue asks for a redesign of health delivery system and associated cultural shift allowing for incorporation of industry and business best practices. To make this redesign happen, system transformation requires seeking out new institutional mechanisms, partnerships, and forums where industry leaders in business and healthcare can develop a top-down approach with a shared vision, shared best practices, and support coming from a bottom-up approach through pilots and scaling-up initiatives. In this article, we describe one successful partnership initiative-Telfer Health Transformation Exchange at the Telfer School of Management at the University of Ottawa.
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 | 0,073 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,022 | 0,016 |
| Communication savante | 0,035 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,046 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,005 |
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 ».