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Enregistrement W4409905603 · doi:10.1177/11786329251332797

Promoting Coevolution Between Healthcare Organizations and Communities as Part of Social and Health Pathways Management in Quebec: Contributions of the Complex Adaptive Systems Approach

2025· article· en· W4409905603 sur OpenAlexafffundabout
Lara Maillet, Georges‐Charles Thiebaut, Anna Goudet, Jean-Sébastien Marchand

Notice bibliographique

RevueHealth Services Insights · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Sciences and Governance
Établissements canadiensHôpital Charles-Le MoyneÉcole Nationale d'Administration Publique
Organismes subventionnairesInstitute of Health Services and Policy Research
Mots-clésHealth careCorporate governanceComplex adaptive systemAdaptation (eye)Knowledge managementCoevolutionProcess (computing)Citizen journalismBusinessProcess managementPublic relationsPolitical scienceComputer scienceEcologyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The implementation of sociosanitary pathways in the Quebec healthcare system aims to better meet the needs of communities and strengthen their participation at all levels of governance. This initiative will form the basis of our article, which will look at the challenges of adaptation both inside and outside organizations. Drawing on the complex adaptive systems approach, we have developed an analytical framework to highlight the processes that can lead to the adaptation of governance to facilitate community participation in the management of this pathways. The aim of this article is to propose a better understanding of coevolution in the process(es) of adaption of the governance of a complex healthcare organization to its environment, by mobilizing the complex adaptive systems approach. We conducted a qualitative case study, based on 4 sources: documents (n = 70) produced or used during implementation, participatory observations on various tactical and operational committees of the management structure, collaborative workshops with members of the management committee, and semi-structured interviews (n = 18) with managers, department heads, partners, and users of health and social services. To understand the co-evolutionary processes involved in the implementation of management by social and health pathways, we present our results in response to 3 research proposals on the theme of internal and external coherence in a healthcare organization, in terms of vision (cultural), structures (organizational and clinical), and relationships with external partners (environment). Our findings show that to implement and manage an innovation in a healthcare organization, it is fundamental to foster coevolution at operational, tactical and strategic levels, as well as with the external environment. To achieve this, it is necessary to maintain a balance and internal coherence between the structure being implemented and the existing structure, to establish formal and informal communication channels to ensure seamless interactions, while recognizing and reinforcing mutual interdependence in a systemic perspective.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,605
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,063
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,284 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
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
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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