Conceptualizing centers of excellence: A global evidence
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective Globally, interest in excellence has grown exponentially, with public and private institutions shifting their attention from meet targets to achieving excellence. Centers of Excellence (CoEs) are standing at the forefront of healthcare, research, and innovations responding to the world’s most complex problems. However, their potential is hindered by conceptual ambiguity. We conducted a global synthesis of the evidence to conceptualize CoEs. Design Scoping review, following Arksey and O’Malley’s framework and methodological enhancement by Levac et al to analyze the evidence and the PRISMA-ScR to guide the retrieval and inclusion of the evidence. Data sources PubMed, Scopus, CINAHL, Google Scholar, and the Google engine from their inception to 01 January 2021. Eligibility Papers that describe CoE as the main theme, which could be defining, theorizing, implementing, or evaluating a CoE. Results The search resulted in 52,161 potential publications, with 78 articles met the eligibility criteria. The 78 articles were from 33 countries, of which 35 were from the United States of America, 3 each from Nigeria, South Africa, Spain, and India, and 2 each from Ethiopia, Canada, Russia, Colombia, Sweden, Greece, and Peru. The rest 17 were from various countries. The articles involved six thematic areas - healthcare, education, research, industry, information technology, and general concepts on CoE. The analysis documented success stories of using the brand “Center of Excellence” - an influential brand to stimulate technical skills, innovation, and technology. We identified 12 essential foundations of CoE - specialized expertise; infrastructure; innovation; high-impact research; quality service; accreditation or standards; leadership; organizational structure; strategy; collaboration and partnership; sustainable funding or financial mechanisms; and entrepreneurship. Conclusions CoEs have significant scientific, political, economic, and social impacts. A comprehensive framework is needed to guide and inspire an institution as a CoE and to help government and funding institutions shape and oversee CoEs. Strengths and limitations of this study - To the best of our knowledge, this is the first scoping review to conceptualize centers of excellence based on global evidence. - The study followed Arksey and O’Malley’s framework and methodological enhancement by Levac et al to and the PRISMA-ScR methodological frameworks. - Five databases were systematically searched to identify scientific and gray literature - The study was limited by language restrictions.
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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 | 0,108 | 0,250 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,033 | 0,028 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,014 |
| Communication savante | 0,023 | 0,033 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».