MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W7027630840

Comportements de gestion émis durant la pandémie de la COVID-19 : le cas des gestionnaires intermédiaires du milieu de la santé

2023· other· fr· W7027630840 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2023
Typeother
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Work scheduleCost analysis
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La propagation de la Covid-19 a bousculé drastiquement les habitudes de vie de la population mondiale. Dans les milieux de travail, la pandémie a affecté l’ensemble des secteurs et a modifié la façon dont le travail est organisé et effectué. Le secteur de la santé a été sévèrement touché par la pandémie et a dû relever d’énormes défis pour maintenir les services de santé tout en fournissant des soins aux personnes infectées par le virus. Au cœur de la bataille contre le virus, les gestionnaires du milieu de la santé ont été des acteurs déterminants en posant des actions pour assurer l’orchestration des opérations et la disponibilité physique et mentale des employés sur le terrain en pleine crise sanitaire. Bien que quelques études aient été menées pour identifier les pratiques organisationnelles ou les compétences de leadership à adopter dans un contexte de crise, les comportements spécifiques des gestionnaires n’ont pas encore été documentés. Cette étude vise donc à combler ce manque en étudiant les comportements des gestionnaires intermédiaires mis de l’avant pour faire face à la crise de la COVID-19 dans le secteur de la santé. À l’aide d’une approche qualitative, huit groupes de discussion ont été réalisés en ligne pendant la pandémie auprès de 37 gestionnaires intermédiaires du milieu de la santé d’un établissement de santé québécois (Canada) d’avril à juin 2020. Des analyses thématiques ont été réalisées, et une approche mixte a été utilisée pour analyser les données en se basant sur le modèle hiérarchique des compétences de gestion de Viitala (2005). Sur la base des six compétences managériales proposées dans le modèle de Viitala (2005), les résultats mettent en évidence 21 comportements de gestion mis de l’avant par les gestionnaires intermédiaires au début de la pandémie. Considérant que le secteur de la santé a été profondément bouleversé par cette crise sanitaire, en plus d'être un milieu susceptible de vivre d'autres crises, les gestionnaires doivent développer des compétences pratiques dans diverses situations de gestion de crise. Ainsi, les résultats de cette étude permettent d’orienter les praticiens-chercheurs et les professionnels en soulignant l'importance des comportements de gestion axés sur l'équipe (compétences de leadership, compétences de supervision), surtout dans un contexte de crise.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,101

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,242 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke)→Travaux en français237 207→