Making it real: the institutionalization of collaboration through formal structure
Notice bibliographique
Résumé
Collaboration has achieved widespread acceptance as an indispensable element of healthcare delivery in recent decades, despite modest evidence for its impact on healthcare outcomes. Attempts to understand this seeming paradox have been based mostly in functionalist or conflict-theoretical approaches. Currently lacking, however, is an articulation of how collaborative ideals are embedded in broadly shared beliefs about what healthcare is and how it operates. In this article, we examine how language used in the CanMEDS competency framework and in two guides for Family Health Teams construct idealized versions of rational, autonomous physicians and primary care organizations, respectively. Informed by phenomenological sociology and neo-institutional theory, we characterize these documents as elements of formal structure, the putative "blueprints" for healthcare planning and activity. Drawing on this analysis, we argue that these documents and "collaborative" formal structures in general, not only function as tools to make healthcare more collaborative, but also create an appearance of "real" collaboration, independently of the realities of practice. We argue that they thus instill confidence that the current healthcare system functions according to deep-seated societal values of justice and progress. We conclude by emphasizing the potentially distorting influence of this on efforts to understand and improve healthcare.
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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 | 0,025 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,092 |
| Communication savante | 0,015 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».