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Enregistrement W7007915481

Amalgamating Provincial Health Authorities

2019· article· en· W7007915481 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCanadian Policy and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGovernment (linguistics)Nova scotiaCorporate governanceStandardizationHealth careAdministration (probate law)Health policyFlexibility (engineering)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Reflecting the shift away from regionalized health governance in Canada's provinces, the Nova Scotia government consolidated its nine Distinct Health Authorities into the single Nova Scotia Health Authority as of 1 April 2015. Regionalized health administration had originally been expected to produce economic efficiencies but, after two decades, a fragmented system of health governance was increasingly perceived as inflexible, uneven, and expensive. A more centralized system was presented as a means of reducing administrative costs, promoting scale economies, allowing greater flexibility, and facilitating standardization, which would in turn lead to significant savings. Five years on, however, the expected cost savings have not materialized. While there has been more success in standardization of services, not all attempts at standardization have led to greater efficiency. Evidence for greater flexibility is mixed. Problems with amalgamating health authorities include opportunity costs incurred by thoroughgoing reform, ambiguous and diminished accountability, administrative bottlenecks, decreased responsiveness, and poor working relationships with health care professionals leading to issues of access to health care services. Suivant le mouvement de dé-régionalisation amorcé dans d'autres provinces canadiennes, le gouvernement de Nouvelle Écosse a consolidé ses neuf Autorités de Santé Distinctes en une seule autorité sanitaire le 1er avril 2015. Initialement, l'attente était que la régionalisation de l'administration sanitaire apporterait des gains d'efficience, mais, après deux décennies, les systèmes fragmentés de gouvernance de la santé ont été perçus comme rigides, injustes et coûteux. Recentraliser le système a été présenté comme un moyen de réduire les coûts administratifs, de promouvoir des économies d'échelle, de permettre une plus grande flexibilité, et de faciliter la standardisation pour générer des économies substantielles. Après cinq années, cependant, les économies attendues ne se sont pas matérialisées. Même si la standardisation des services a été plus réussie, il n'en reste pas moins que la standardisation n'a pas toujours amélioré l'efficience. L'évidence empirique sur l'amélioration de la flexibilité est tiède. Parmi les problèmes liés à la consolidation des autorités sanitaires, on peut citer des coûts d'opportunité liés à la mise en place de la réforme, une moindre transparence comptable, des goulots d'étranglement administratifs, une moindre attention aux attentes des usagers, et des relations détériorées avec les professionels de santé amenant des problèmes d'accès aux soins.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,944
Score d'incertitude au seuil0,423

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0070,004
Communication savante0,0070,002
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,003

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 Opus0,245
Tête enseignante GPT0,581
Écart entre enseignants0,337 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2019
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