Notice bibliographique
Résumé
Purpose In Canada, community engagement and accountability are a political imperative, resulting in an omnipresent program with varied opportunities for public participation. The purpose of this paper is to promote leadership and commitment for health system transformation that truly benefits communities. Design/methodology/approach This paper is based on the author’s experience with many engagement and accountability activities, applied in varied settings, for purposes such as evaluation, planning, policy making and system transformation. The specific context is generalized with international experiences and references. Findings The “lessons learned” are based on practical considerations with relevance for both novice and experienced practitioners: clarifying principles, processes and purposes at the outset; using effective leadership to achieve the desired impact; using a variety of methods to engage communities; clarifying engagement and accountability roles precisely; measuring things that are meaningful; and consulting with internal as well as external communities. Also, community leaders should recognize effort as well as results. Research limitations/implications Commitment to engagement and accountability is commendable – but is it enough? The paper concludes by looking beyond health system impacts to propose a broader systems perspective. If clinical governors want to use engagement and accountability to achieve “total value” for their communities, they will need to demonstrate as leaders that they are committed to long-term thinking and broad social goals. Originality/value Too much focus on the process of care may mask accountability for reporting outcomes or systemic impact. The sustainable development goals highlight the need for systems thinking and public expectations include corporate social responsibility. As shown in the examples cited, a deeper commitment to engagement and accountability requires looking beyond care delivery to social determinants and to systemic impacts of the health care industry itself.
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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 | 0,008 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».