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Enregistrement W3215709922 · doi:10.20474/jahss-2.5.1

Why is information governance important for electronic healthcare systems? A Canadian experience

2016· article· en· W3215709922 sur OpenAlexaffabout
Linying Dong, Karim Keshavjee

Notice bibliographique

RevueJournal of Advances in Humanities and Social Sciences · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueTrade Secret Protection Methods
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorporate governanceHealth careInformation governanceHealthcare systemInformation systemBusinessComputer scienceKnowledge managementPolitical scienceManagement information systemsFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this paper is to propose an information governance model for the Ontario health care system. This study irst deines information governance, describes information governance maturity level, and introduces the data governance model to achieve the goal. Then it explains the information governance model for the Ontario healthcare system, applies the model to a case study, and demonstrates how the model can be applied to identify key problems and suggest a future action plan. Using the Canadian healthcare system as the backdrop, the study, drawing on the eight principles of information governance outlined by the Association of Records Managers and Administrators (ARMA) and the Data Governance Model, proposes an information governance framework detailing how information should be governed from four dimensions: people, process, policy, and technology. The model is then applied to analyze a case study on the 18-month well-baby visit program. After analyzing the indings from the case, the paper concludes with the implications for healthcare practitioners. The study contributes to the academic study on information governance by offering a well-deined model to practitioners by suggesting effective approaches to information governance.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,835
Score d'incertitude au seuil0,969

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,008
Études des sciences et des technologies0,0180,012
Communication savante0,0120,006
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,353 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations23
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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