Investing in Leadership Development: A Tool for Systems Change in the Community Health Center Field
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
Over the course of 12 years, the Blue Shield of California Foundation committed nearly $20 million to growing a pool of community health center leaders who were prepared to be effective agents of change in their organizations and in the safety net field. This signature investment, the Clinic Leadership Institute, was implemented in partnership with the Healthforce Center at University of California, San Francisco, in anticipation of a generation of California health center leaders beginning to transition into retirement. During the institute's 10 cohorts, access to community health centers dramatically increased with the Affordable Care Act, and this — coupled with rising costs of health care — continued to underscore how crucial community health centers were to accessible and quality care for poor and underserved populations. A study spanning 10 cohorts of alumni found that the institute served a critical role in supporting community health center leaders and their organizations in navigating these changes, while also building alumni networks advocating for community health centers in county- and state-level policy. The program equipped 258 individuals to lead and deliver care in a field marked by continuous change, complexity, and mounting demand. Drawing on these findings, we make the case that investment in leadership development is a critical philanthropic tool for field building and, ultimately, systems change. We explore how the foundation made the most of this investment through intentional funding, design, and strategic considerations.
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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 | 0,008 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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