Navigating Health and Social Complexity: A Transformational Framework for Adaptation and Change
Notice bibliographique
Résumé
In the rapidly evolving landscape of health and social complexity, the need for effective and adaptable models of transformation is paramount. This presentation introduces a framework, derived from non-systematic, non-structured research, that identifies six key clusters of elements of transformation. These clusters serve as a compass for organizations and individuals navigating the complex terrain of change within the realm of health and social complexity.The growing prevalence of chronic diseases is one of the strongest drivers of this health and social complexity. In Canada, for instance, 4 out of 0 people have at least one chronic disease, according to the Public Health Agency of Canada. These conditions consume additional societal resources, leading to increased companionship needs, dependency, and fragility. They also exacerbate health inequalities. The unemployment rate for females with diabetes is almost 2.5 times higher than that of the control group (Robinson, 989). Persons with diabetes have poorer labor outcomes in terms of length of unemployment and lower income (Rodriguez-Sanchez,207). Housing insecurity influences diabetes processes of care and self-care behaviors, and this relationship varies by employment status and race/ethnicity (Mosley-Johnson, 2022).The findings for the framework are model-agnostic, meaning its applicability extends beyond specific transformation models within a system. It provides a universal language for discussing transformation, thereby fostering more effective communication and collaboration, while helping set the vision and journey among multi-disciplinary teams.The presentation will provide an opportunity for participants to share and reflect on their current state of transformation. Through a process of self-assessment, participants will identify their strengths within the six clusters. This introspective exercise will empower participants to anticipate and accelerate their ongoing efforts in care transformation, thereby enhancing their ability to foster their speed to do things while keeping the scope of being person-centric.
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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 | 0,028 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,109 |
| Communication savante | 0,029 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,023 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».