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Enregistrement W3109588744 · doi:10.5334/ijic.4709

Distributive Leadership Within an Emerging Network of Integrated Youth Health Centres: A Case Study of Foundry

2020· article· en· W3109588744 sur OpenAlexaffabout
Amy Salmon, Saranee Fernando, Mai Berger, Karen Tee, Kristy Gerty, Warren Helfrich, P. Liversidge

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Integrated Care · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensSpinal Cord Injury BCCentre for Advancing Health Outcomes
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFacilitatorContext (archaeology)Leadership developmentIntegrated careHealth careKnowledge managementNursingSociologyPublic relationsBusinessPsychologyMedicinePolitical scienceComputer scienceEconomic growthSocial psychologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: , a network of integrated youth health centres in British Columbia, Canada, and explores the function and impact of distributive leadership in the context of a large-scale effort towards integrated service delivery for youth experiencing mental health and substance use challenges. METHODS: Qualitative data was obtained from a developmental evaluation of Foundry using a longitudinal, ethnographic approach. Over 150 participants involved in the development of six Foundry centres were interviewed individually or in focus groups. Purposive and theoretical sampling strategies were used to maximize the diversity of perspectives represented in the data set. RESULTS AND DISCUSSION: Distributive leadership was observed to be a facilitator for achieving service and system-level integration. Distributive leadership was effective in promoting streamlined service provision, and coordinating efforts towards optimized access to care. A new culture of leadership emerged through collaboration and relationship-building based on a common value system to prioritize youth needs. CONCLUSION: As Foundry, and other integrated youth services, continues to expand, distributive leadership shows promise in assuring diverse and coordinated input for integrating services.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,190
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,553
Tête enseignante GPT0,593
Écart entre enseignants0,040 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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