From Promise to Practice: Getting Healthy Work Environments in Health Workplaces
Notice bibliographique
Résumé
The papers by Shamian and El-Jardali, "Healthy Workplaces for Health Workers in Canada," and by Clements, Dault and Priest, "Effective Teamwork in Healthcare," examine what makes the health workplace healthier, one from the perspective of workers and the other from the perspective of patients. Patients demand effective teamwork. Workers demand a range of initiatives, from occupational health and safety to professional development opportunities. Whereas patients' and workers' perspectives on healthy workplaces appear quite discrete as discussed in these papers, they are two sides of the same coin. Both lead papers recognize that unhealthy work environments result in unhealthy workers and reduced health outcomes for patients. Both review research documenting effective change and some progress in acceptance of proposed solutions at the policy level. Most importantly, both call for a greater effort in making these changes a reality in Canadian health workplaces. The papers themselves offer up some strategies for getting from yes to real. This commentary focuses on these and other strategies for moving forward and getting real change in the workplace, changes that workers and patients will talk about.
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 | 0,028 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,043 |
| Communication savante | 0,024 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,019 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».