Leveraging local knowledge for crisis management: a practice-based approach to managing uncertainty in healthcare during COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/AIM: Crises like the COVID-19 pandemic are inherently uncertain, dynamic and generate broader consequences on organisations, challenging traditional crisis management approaches. Conventional approaches often neglect the mechanisms and processes frontline practitioners enact in their local practices to adapt effectively. This study explores how healthcare professionals (HPs) at a university hospital centre developed and mobilised local knowledge to rapidly respond to the evolving conditions of the COVID-19 pandemic. METHODS: We conducted an interpretive single case study at a designated COVID-19 university hospital in Montreal, Canada. Over 6 months (April to September 2020), we collected data through 49 virtual interviews with healthcare practitioners, minutes from an operational crisis unit and organisational records such as protocols and clinical algorithms. Our analysis focused on identifying spaces and mechanisms that facilitated the creation, testing and translation of local knowledge across different clinical units, leading to rapid organisational adaptation. RESULTS: The study reveals that frontline HPs enacted new mechanisms forming three types of spaces-reflective, experimental and translational-that bypassed existing organisational structures of knowledge development. These spaces enabled the rapid development and translation of local knowledge, fostering dynamic organisational responses to the evolving crisis. CONCLUSION: By highlighting the critical role of local knowledge and the processes supporting its integration, this research offers valuable insights into improving crisis management practices. It emphasises frontline practitioners' improvised and flexible organising processes that enable a more global capacity to leverage local knowledge for the effective adaptation in unprecedented crisis situations.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 |
| 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 ».