Rethinking Healthcare: Why Paradox Science Is Core to the Future of Health and Health Leadership
Notice bibliographique
Résumé
Solutions to healthcare's most persistent and pervasive challenges remain elusive because we approach them as navigating oppositional tensions: the need to drive efficiency versus improve quality, to leverage cutting-edge technology versus maintain human compassion, to address population health versus providing care to the patient in front of you. The key to transforming healthcare lies in the ability of healthcare leaders to recognize when oppositional tensions are in fact paradoxes at play, to increase the capability and collective capacity to navigate them. Paradox science contends sustainable solutions to intractable challenges come not from eliminating the tensions that operate within the complexity but from the ability of those involved to hold opposing ideas in productive balance. It empowers leaders and their teams to find innovative paths by engaging with tensions directly. This perspective piece outlines three steps healthcare leaders can take to apply paradox science in practice, providing descriptions and example actions for each: 1) Clarify the paradox, 2) Encourage experimentation, and 3) Adopt a dynamic view. Moving forward, health leaders must leverage paradox science to drive forward innovation agendas in order to truly transform the healthcare experience for patients, populations, and the health workforce that serves them.
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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 | 0,064 | 0,072 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,093 |
| Communication savante | 0,026 | 0,054 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,031 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».