Tiedon jakamisen kehittäminen osana tiedonhallinnan prosessia HUS Silmäsairauksien linjalla
Notice bibliographique
Résumé
Suomessa sosiaali- ja terveysministeriö määrittää tiedolla johtamisen viittaavan päätöksentekoon, joka perustuu ajantasaiseen ja laadukkaaseen tietoon. Käsitteen alle sisältyy myös kaikki prosessit sekä toimenpiteet, joiden tavoitteena on tukea päätöksentekoa organisaatiossa. \n \nTiedonhallinnan prosessimalli auttaa hahmottaa tiedonhallinnan kokonaisuutena jatkuvana syklinä. Siinä on kuusi erillistä toimintoa, joiden avulla tietoa voidaan organisoida tehokkaasti. Näitä toimintoja ovat tiedontarpeiden tunnistaminen, tiedon hankkiminen, tiedon organisointi ja varastointi, tietotuotteiden ja -palveluiden kehittäminen, tiedon jakaminen sekä tiedon hyödyntäminen. Tässä opinnäytetyössä keskityttiin tiedonhallinnan prosessimallin osista tiedon jakamisen vaiheeseen sekä lisäksi tarkastellaan tietotuotteiden ja -palveluiden kehittämisen vaihetta. \n \nOpinnäytetyön toimintaympäristö on Helsingin yliopistollisen sairaalan HUSin operatiivisen tulosalueen Pää- ja kaulakeskuksen Silmäsairauksien linja. Opinnäytetyön tavoite on kehittää tiedon jakamista osana tiedonhallinnan prosessia HUS Silmäsairauksien linjalla. Toimintatutkimus valikoitui tämän opinnäytetyön metodologiaksi, koska sen keskeisenä tavoitteena on aikaansaada muutos käytännön toiminnassa. Toimin-tatutkimus koostuu neljästä syklistä. Ensimmäisessä syklissä tarkoitus oli kartoittaa tiedon jakamisen nykytila Silmäsairauksien linjalla työntekijöiden näkökulmasta käyttäen 6.3.5- menetelmää. Kehittämiskysymys oli, mitä tiedon jakamisen estäviä tekijöitä ilmenee HUS Silmäsairauksien linjalla. Aineisto analysoitiin teemoittelulla ja teemoja muodostui kolme, joiden mukaisesti tulokset raportoitiin. Nämä kolme teemaa olivat kiire, työyhteisön ilmapiiri sekä tiedon ja tiedon jakamisen työkalujen suuri määrä. \n \nOpinnäytetyön toisessa syklissä tehtiin järjestelmällinen kirjallisuuskatsaus. Siinä oli tarkoitus kartoittaa mitkä tekijät edistävät tiedon jakamista organisaatiossa aikaisemman kirjallisuuden mukaan. Tutkimuskysymys oli, mitkä tekijät edistävät tiedon jakamista organisaatiossa. Järjestelmälliseen kirjallisuuskatsaukseen hyväksyttiin kahdeksan tutkimusartikkelia ja aineiston analysointi toteutettiin induktiivisella sisällönanalyysillä. Tuloksiksi muodostuivat kolme yläluokkaa, jotka olivat sosiaalinen pääoma, organisaatiokulttuuri ja tekniset valmiudet. \n \nKolmannessa syklissä tarkoitus oli kuvata virtuaalisen tietotuotteen sisältö, joka on suunniteltu edistämään tiedon jakamista. Kolmannen syklin lähtökohtana toimi edellisten syklien tulokset. Kehittämiskysymyksenä oli, mikä virtuaalisen tietotuotteen sisältö edistää tiedon jakamista. Aineiston keruu toteutettiin Ideointipuu-menetelmää käyttäen. Aineisto analysoitiin teemoittelulla. Aineiston analysoinnilla tunnistettiin neljä pääteemaa, jotka olivat tiedonhallinta ja resurssit, viestintä, osaaminen ja koulutus sekä työhyvinvointi ja ideat. Tietotuote pilotoitiin käyttämällä PDSA-mallia. Neljännessä syklissä tarkoitus oli kuvata implementointisuunnitelma, miten tiedon jakamista edistävän virtuaalisen tietotuotteen sisältö otetaan käyttöön. Kehittämiskysymyksenä oli, miten tiedon jakamista edistävän virtuaalisen tietotuotteen sisältö otetaan käyttöön. Implementointisuunnitelma tehtiin käyttämällä Ottawa-mallia. \n \nOpinnäytetyön tilaaja HUSin Pää- ja kaulakeskuksen Silmäsairauksien linja hyötyy opinnäytetyöstä saamalla tutkimukselliseen tietoon perustuvan implementointisuunnitelman tiedon jakamisen edistämiseen suunnitellusta tietotuotteesta. Opinnäytetyötä rytmittää teoreettinen tietoperusta yhdistettynä metodologian mukaisiin toimintatutkimuksen sykleihin.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,009 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,088 | 0,034 |
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 ».