Dynamic capabilities and stakeholder theory explanation of superior performance among award-winning hospitals
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Baldrige is a system-wide approach for improvement to be used as circumstances dictate. There is a need to understand how hospitals earning Malcolm Baldrige National Quality Awards – Health Care (MBNQA – HC) assure high quality performance. Examine the dynamic capabilities of MBNQA – HC winning hospitals though the theoretical lens of stakeholder theory and dynamic capabilities. Stakeholder theory calls attention to the synergistic potential for value creation across a firm’s stakeholder groups. Dynamic capabilities consist of processes and activities aimed at identifying opportunities (sensing), mobilizing resources (seizing), and making necessary changes for value creation (transforming). Our data are provided by the MBNQA – HC applications of 10 hospitals judged to have earned the awards for the years 2010–2016. As a primary methodology for performing qualitative analysis, thematic analysis of the applications was our analytic method. 66 sensing activities, 29 seizing activities, and 57 transformations were identified. Sensing and seizing spanned stakeholder groups including customers, competitors, community, and industry. Organization cultures promote system–wide engagement by empowered internal stakeholders, leading to superior performance. Relying on a supportive system-wide culture that empowers internal stakeholders, MBNQA – HC winners engage in numerous sensing, seizing, and transforming activities. These ongoing activities are commonalities of top performing hospitals.
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.
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 | 0,003 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle