Building Trust and Trustworthiness in Public Institutions: Essential Elements in Placing Trust at the Heart of Health Policy and Systems Comment on "Placing Trust at the Heart of Health Policy and Systems"
Notice bibliographique
Résumé
In this commentary, I argue that societies are facing major crises in trust that extends well beyond health systems, outlining actions that can enhance trust in public institutions and benefit health systems. There are also areas where strengthening health systems can serve to build broader trust and social cohesion, such as by providing social protection and health services that are responsive to people's needs. Understanding the dimensions of "trustworthiness" for different actors in a health system also provide insights on how to build, restore, and maintain trust. Whereas research evidence claims a foundational role for trustworthy intervention among health professions, other factors may be more influential for others. These include the credibility of the source, participation in the intervention with observably fair distribution of the benefits, the ethical behavior of key actors, reliability in service delivery and its results, transparent and consistent communications, and addressing breaches in trust.
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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 | 0,048 | 0,101 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,077 |
| Communication savante | 0,016 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,063 | 0,072 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».