Notice bibliographique
Résumé
This paper proposes a general model, based on what is known about the nature of (complex) systems, of how systems-in particular, health care systems-respond to attempted change. Inferences are drawn from a critical literature review and reinterpretation of two primary studies. The two fundamental system-change approaches are "stipulation" and "stimulation": stip(ulation) attempts to elicit a specific response from the system; stim(ulation) encourages the system to generate diverse responses. Each has a unique strength: stip's is precision, the ability to directly impact the desired outcome and only that outcome; stim's is resonance, the ability to take advantage of behavior already present within the system. Each approach's inherent strength is its complement's inherent weakness; thus, stip and stim often clash if attempted simultaneously but can reinforce each other if applied in alternation. Opposite patterns (the "stip-stim spiral" vs "stip-stim stalemate") are observed to underpin successful vs failed system change: The crucial difference is whether decision-makers respond to a need for precision/resonance by strengthening the appropriate approach (stipulation/stimulation, respectively), or merely by weakening its complement. With further validation, the model has the potential to yield a more fundamental understanding of why system-change efforts fail and how they can succeed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».