Research methodology: tracking the role of medical doctors in healthcare reforms
Notice bibliographique
Résumé
The objective of empirically exploring the role of medical doctors in healthcare reforms and policy changes raises a number of methodological questions. What data set should be considered? What is the appropriate period of study (that is, when should analysis of reforms start and end our)? What context-specific elements, whether jurisdictional or situational, influence agency in healthcare reforms? What characterises the roles played by various actors in the reform process? With what influence on context and policy outcomes? What methods should be used to compare case studies? These questions led us to consider methodological developments in contextualist and process research (Mintzberg and Waters, 1982; Pettigrew, 1987, 2012; Langley, 1999), which appear as a plausible way to approach policy research. We thus look at policy changes, such as healthcare reforms, as a continuing system in becoming (Pettigrew, 1987; Tsoukas and Chia, 2002). We rely on comparative longitudinal case studies (Fitzgerald and Dopson, 2009) to track the evolving dynamics of healthcare reforms and medical politics in two national empirical contexts: the NHS in England and the healthcare systems of two Canadian provinces: Quebec and Ontario. A number of logical arguments support the selection of these two national jurisdictions for our research. Both have a tax-based PFHS. Both have been fertile ground for healthcare reforms and are frequently selected as case studies in comparative health policy analysis (Tuohy, 1999, 2018).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,010 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».