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Enregistrement W4417023145 · doi:10.30770/2572-1852-111.3.6

Dual-Loyalty: The Wicked Problem of Corporatization in Health Professions

2025· article· en· W4417023145 sur OpenAlexaff
Zubin Austin, Aly Háji

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Regulation · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueOccupational and Professional Licensing Regulation
Établissements canadiensLeukemia & Lymphoma Society of CanadaInstitute for Work & Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFiduciarySafeguardingHealth careContext (archaeology)Corporate governanceAutonomyCorporatizationWicked problemBest practice

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

. Increasingly, for-profit corporations are delivering a greater portion of healthcare services. While this may enhance operational efficiency and organizational effectiveness, it may raise questions about safeguarding of patients’ interests and supporting the autonomy and professional judgement of individual professionals who may work as employees. In such corporate healthcare settings, there may often be leaders who themselves are licensed professionals. These individuals may not personally provide care to patients but direct the work of other professionals or establish corporate policies, practices, and cultures that shape the practice of others. In such situations, the problem of “dual loyalties” may arise, in which licensed healthcare professionals must simultaneously reconcile a professional/ethical and fiduciary responsibility to act in the best interests of patients with a corporate responsibility to maximize shareholder value. While many different agencies—including governments, accreditation bodies, and industry agencies—participate in the regulation of corporatized healthcare, the specific responsibilities and opportunities for licensing bodies to ensure appropriate management of dual loyalties has not been widely discussed. The multi-faceted and highly interconnected nature of this wicked problem opens opportunities for discussion and reflection within licensing bodies regarding how best to use mechanisms such as Codes of Ethics, Standards of Practice, and complaints/investigation systems in the context of dual loyalties in corporatized practice settings.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,553
Score d'incertitude au seuil0,187

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,275 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2025
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