Network Accountability in Healthcare: A Perspective from a First Nations Community in Canada*
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT This study examines the role of accountability in the governance and delivery of healthcare to a First Nations community in Canada. Drawing on actor network theory, this study explores the role of accountability in the formation and sustenance of a healthcare network using the case study of a First Nations healthcare organization. The study provides insights into how accountability helps to sustain a network of actors with divergent interests and a plurality of strategies. It finds that network accountability is the central mechanism that motivates the principal actors in the network to reconstitute themselves and converge around the purpose of strengthening governance. This study also finds evidence of accountability as a multidimensional construct that facilitates the sustenance of the federal government as the controlling actor in the network. This study provides fresh empirical insights gained from a flesh‐and‐blood, actual network that acknowledges the context of a marginalized group—namely, First Nations peoples. Furthermore, this study extends and presents a viable accountability model that can be adopted as the federal government enters into self‐governance agreements with First Nations peoples. In contrast to the dominant literature on accountability, this study adopts the unique context of a marginalized group in a market‐based developed economy.
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 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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,030 | 0,015 |
| Communication savante | 0,010 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».