What is improvement science, and what makes it different? An outline of the field and its frontiers
Notice bibliographique
Résumé
Improvement science has emerged as an interdisciplinary field of enquiry to provide methodological and scientific rigour to the practice and study of improvements in healthcare, and with contributions from a wide range of stakeholders and perspectives. However, compared to more well-established health-related sciences, the science of improvement remains in relative infancy. Whilst the improvement community has grown considerably, there is no existing articulation of the scope of what matters to the health and social care improvement community, and how this aligns to the enquiries of the field of improvement science. This paper aims to outline key areas of interest to the improvement community, and to propose distinguishing features of improvement science that help differentiate it from other areas of enquiry. Two over-arching research questions are identified, along with ten associated areas of enquiry which are grouped into three clusters: (1) improvement in practice, (2) aligning improvement efforts and (3) advancing the contribution of the improvement community. Four features that collectively define and distinguish the field of improvement science are proposed. The outline of the improvement landscape provides a common language for the diverse improvement community, supporting people to transcend disciplinary interests and constraints, and to consider how, collectively, we can improve health and care. Others are invited to refine and advance mapping of the improvement landscape by identifying gaps and increasing contributions from diverse perspectives.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».