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Enregistrement W7097612570

HEALTHCARE LEADERSHIP SKILLS NEEDED FOR POPULATION HEALTH

2011· article· en· W7097612570 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterprofessional Education and Collaboration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth carePublic healthStakeholderWork (physics)PopulationInternational healthHealth policyHRHIS
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many countries and economies-- developed and emerging-- are demanding better health for their populations and workers. A population’s health is determined by its environment, heredity, lifestyles, and medical care system. These factors must be improved in order to improve health, and collaboration among many organizations and sectors of society is needed to improve these factors. However, health care leaders historically have not done this. They have focused mostly on medical care services and have collaborated mostly with only other medical care providers and insurers. To meet demands for better health in their countries and economies, health care leaders must now collaborate with a broader and more diverse group of economic and social partners-- such as churches, schools, businesses, youth groups, courts, public agencies, volunteer groups, neighborhood associations, and others. To do this well, health care leaders must use skills in leadership, stakeholder management, and collaboration. 2 During the past decade, the United States, Canada, and other countries have increased their efforts to improve population health, and this trend is likely to continue in the future (Boufford 1999; Hancock 1999; Marmot 1999; Podger 1999). An important part of these efforts has involved leaders of health care organizations (HCOs) working to improve health in their local communities, rather than only providing acute medical care to the ill and injured. In doing so, these leaders have found that they must work with a new, wide, diverse group of organizations. When their mission was only to deliver acute medical care, health care organizations (HCOs) and their leaders worked closely with other HCOs-- hospitals, medical groups, outpatient centers, rehabilitation facilities, mental health clinics, as well as the payer and financing organizations. However, health is much broader; the World Health Organization (1944) defines it as a “state of complete physical, mental and social well-being and not merely the absence of disease or infirmity. ” Thus, to really improve health and achieve complete wellbeing, HCO leaders must now work with organizations in other economic sectors and parts of society

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,076

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,003
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0030,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,009

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 Opus0,241
Tête enseignante GPT0,504
Écart entre enseignants0,264 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2011
Routes d'admission1
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