Theorising Health System Resilience and the Role of Government Policy- Challenges and Future Directions Comment on "Government Actions and Their Relation to Resilience in Healthcare During the COVID-19 Pandemic in New South Wales, Australia and Ontario, Canada"
Notice bibliographique
Résumé
Resilient healthcare (RHC) emphasises the importance of adaptive capacity to respond to unanticipated crises such as the global coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic but there are few examples of RHC research focusing on the decisions taken by macro level policy makers. The Smaggus et al paper analyses the actions of two governments in Canada and Australia as described in media releases from a resilience perspective. The paper clearly articulates the need for conceptual clarity when analysing system resilience, and integrates three theoretical perspectives to understand the types of government responses and how they were related to resilience. The paper makes a valuable contribution to the developing RHC evidence base, but challenges remain in identifying conceptual frameworks, researching macro level resilience, including identifying and accessing reliable macro level data sources, analysing interactions between macro, meso and micro system levels, and understanding how resilience manifests at different temporal and spatial scales.
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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 | 0,017 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,025 |
| Communication savante | 0,008 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,041 | 0,031 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».