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Enregistrement W4226091843 · doi:10.1111/hex.13491

Network‐building by community actors to develop capacities for coproduction of health services following reforms: A case study

2022· article· en· W4226091843 sur OpenAlexaff
Susan Usher, Jean‐Louis Denis

Notice bibliographique

RevueHealth Expectations · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueCommunity Health and Development
Établissements canadiensUniversité de MontréalÉcole Nationale d'Administration Publique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoproductionService providerPublic relationsSocial network analysisContext (archaeology)LegitimacySocial network (sociolinguistics)Knowledge managementBusinessService (business)SociologyPolitical scienceMarketingPoliticsComputer scienceSocial capital

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Responsive, integrated and sustainable health systems require that communities take an active role in service design and delivery. Much of the current literature focuses on provider-led initiatives to gain community input, raising concerns about power imbalances inherent in invited forms of participation. This paper provides an alternate view, exploring how, in a period following reforms, community actors forge network alliances to (re)gain legitimacy and capacities to coproduce health services with system providers. METHODS: A longitudinal case study traced the network-building efforts over 3 years of a working group formed by citizens and community actors working with seniors, minorities, recent immigrants, youth and people with disabilities. The group came together over concerns about reforms that impacted access to health services and the ability of community groups to mediate access for vulnerable community residents. Data were collected from observation of the group's meetings and activities, documents circulated within and by the group, and semi-directed interviews. The first stage of analysis used social network mapping to reveal the network development achieved by the working group; a second traced network maturation, based on actor-network theory. RESULTS: Network mapping revealed how the working group mobilized existing links and created new links with health system actors to explore access issues. Problematization appeared as an especially important stage in network development in the context of reforms that disrupted existing collaborative relationships and introduced new structures and processes. CONCLUSION: Network-building strategies enable community actors to enhance their capacity for coproduction. A key contribution lies in the creation of 'organizational infrastructure'. PATIENT OR PUBLIC CONTRIBUTION: The lead researcher was embedded over 3 years in the activities of the community groups and community residents. Several group members provided comments on an initial draft of this paper. To preserve the anonymity of the group, their names do not appear in the acknowledgements section.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,071

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0150,009
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,132
Tête enseignante GPT0,468
Écart entre enseignants0,337 · 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'étudeQualitatif
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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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