The Integrated Performance Management System: A Key to Service Trajectory Integration
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: This article presents an experience of deploying an integrated performance management system as a catalyst for the integration of a service trajectory for children in vulnerable situations. Called ''Jimmy'', the project identifies how the integrated performance management system makes it possible to improve accessibility, continuity of services and well-being at work among stakeholders. METHODS: An action research was conducted in a large healthcare organization in Canada, between August 2016 and October 2018. Data was systematically collected throughout the various cycles of research using field notes, more than 350 hours of observations, 15 interviews and 3 focus groups. RESULTS: This research supports using an integrated performance management system as a model for collaborative management that supports both horizontal and vertical integration in the service trajectory. The use of visual boards and status sheet meetings were determining factors for service integration and the functioning of integrated teams. This also led to improvements in accessibility and continuity of services, as well as in employee well-being. DISCUSSION AND CONCLUSION: Supported by the various tools of the integrated performance management system, Project ''Jimmy'' reinforces the implementation of linkage and coordination models, which in turn helps create strong connections among teams. The status sheet meetings and visual boards are tools that vertically integrate different hierarchical levels and horizontally integrate various front-line stakeholders through the user-oriented trajectory.
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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 | 0,028 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,008 |
| Communication savante | 0,014 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
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 ».