Creating a Culture of Equity: Building Awareness Within the Montgomery County Department of Health and Human Services
Notice bibliographique
Résumé
The Robert Wood Johnson Foundation recognizes Montgomery County as the county with the best health outcomes, length of life, and quality of life in all of Maryland. While impressive, the overall statistics do not reflect the disparities among certain population groups in the county. As a major provider of safety net health and social services to county residents, the Montgomery County Department of Health and Human Services (MCDHHS) wants to empower staff to think and act differently to generate better outcomes for disadvantaged communities. Among the many phases toward building an equity value driven organization, the Department felt that cultivating a common understanding and buy-in from all levels of staff is critical to a cultural shift. In 2014, a comprehensive workshop was implemented to raise awareness and encourage courageous conversations. The workshop seeks to create a common understanding of equity, its principles and applied strategies, and provide Department staff with the tools to treat their colleagues, customers, and clients more equitably. To date, 828 staff, contractors, and community partners have completed the workshop and 47 staff members have trained as workshop peer facilitators. This paper will explore in more detail the information-related factors and processes present in the workshop and their equity impact on the Department’s practices.
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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 | 0,019 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,009 |
| Communication savante | 0,011 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».