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Enregistrement W3141455587

An Examination and Analysis of the Ownership, Funding and Quality Assessment Structures of the Public and Private Laboratory Sector in Ontario

2020· dissertation· en· W3141455587 sur OpenAlexfundaboutno aff
Anna Lvin

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2020
Typedissertation
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare Quality and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto
Mots-clésPrivate sectorQuality (philosophy)BusinessPublic sectorAccountingEngineeringPolitical scienceEconomicsEconomic growthLawPhysics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: The thesis questions aim to address how the Ontario laboratory sector is organized, with a focus on aspects of funding, ownership structure, access to care, health human resources and quality assurance. Methodology: A case study design used 15 semi-structured interviews and a document review. Results: Lab funding models did not incentivize unnecessary testing in hospital, for-profit or Public Health Ontario labs. Quality assessment of lab testing was generally well measured for the analytical phase. The mechanisms that are available to ensure that private for-profit labs adhere to societal goals include regulation of professionals, maintaining a rigorous quality assurance program, and updating the Schedule of Benefits-Laboratory Sector regularly. Conclusion: Legislation and funding models are changing for labs to reflect modernization due to technology and higher quality standards. All categories of labs need to work with government and regulatory bodies to ensure decisions prioritize the patient and the health care system.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,680
Score d'incertitude au seuil0,970

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,202
Tête enseignante GPT0,500
Écart entre enseignants0,298 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2020
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Résumé présentoui

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