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Enregistrement W4399164579 · doi:10.1136/bmjopen-2023-083830

The 6I model: an expanded 4I framework to conceptualise interorganisational learning in the global health sector

2024· article· en· W4399164579 sur OpenAlexaff
Breanna K. Wodnik, Meena Andiappan, Erica Di Ruggiero, James V. Lavery

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Health and Surgery
Établissements canadiensMcMaster UniversityPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublic relationsKnowledge managementMedicineInstitutionalisationHealth careLaggingPolitical scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction An organisation’s ability to learn and adapt is key to its long-term performance and success. Although calls to improve learning within and across health organisations and systems have increased in recent years, global health is lagging behind other sectors in attention to learning, and applications of conceptual models for organisational learning to this field are needed. Leveraging the 4I Framework This article proposes modifications to the 4I framework for organisational learning (which outlines the processes of intuition, interpretation, integration and institutionalisation) to guide the creation, retention and exchange of knowledge within and across global health organisations. Proposed Expansions Two expansions are added to the framework to account for interorganisational learning in the highly interconnected field: (1) learning pathways across organisations via formal or informal partnerships and communities of practice and (2) learning pathways to and from macro-level ‘coordinating bodies’ (eg, WHO). Two additional processes are proposed by which interorganisational learning occurs: interaction across partnerships and communities of practice, and incorporation linking global health organisations to coordinating bodies. Organisational politics across partnerships, communities of practice and coordinating bodies play an important role in determining why some insights are institutionalised while others are not; as such, the roles of the episodic influence and systemic domination forms of power are considered in the proposed additional organisational learning processes. Discussion When lessons are not shared across partnerships, communities of practice or the research community more broadly, funding may continue to support global health studies and programmes that have already been proven ineffective, squandering research and healthcare resources that could have been invested elsewhere. The ‘6I’ framework provides a basis for assessing and implementing organisational learning approaches in global health programming, and in health systems more broadly.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,091

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0030,018
Communication savante0,0130,015
Science ouverte0,0050,009
Intégrité de la recherche0,0050,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,003

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.

Tête enseignante Opus0,122
Tête enseignante GPT0,501
Écart entre enseignants0,379 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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