Developing Environmental Scanning in Iranian Healthcare: A Comparative Review and a Proposed Model
Notice bibliographique
Résumé
Context: In recent years, environmental scanning has attracted noteworthy attention within health research in healthcare organizations harnessing this technique to perform their operations. Objectives: This study aimed to compare environmental scanning models and provide a model for Iran’s health system. Evidence Acquisition: This qualitative and comparative research employed an applied purpose in four stages: Description, interpretation, juxtaposition, and comparison. The primary data collection tool was comparative tables to gather data by reviewing articles, documents, and books using scientific databases. The collected information was analyzed by the Beredy method. Results: The most significant models were presented by countries including Singapore, Canada, Iran, and the United States. Most health environmental scanning studies were conducted in countries such as Canada, Australia, the United States, and England. Notably, esteemed researchers such as Albright, Daft, Xue Zhang, Choo, Costa, and Nezhadi introduced influential environmental scanning models. Conclusions: Environmental scanning is a powerful tool in decision-making and strategic planning for organizations, fundamentally impacting their survival and progress. The healthcare system’s general model for environmental scanning is presented in five steps. Based on the results, the environmental scanning model can enable managers and strategic teams to identify risks, opportunities, constraints, and threats and determine suitable strategies for organizational growth and success.
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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 | 0,008 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».