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Enregistrement W7132116807

We-Serve-Hospital's Road to Excellence: Standardization or Innovation?

2022· other· W7132116807 sur OpenAlexaff
Taiyuan 王泰元, 陈炳亮

Notice bibliographique

RevueCEIBS Institutional Repository · 2022
Typeother
Langue
Domaine
Thématique
Établissements canadiensCentre Casa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStandardizationWork (physics)Component (thermodynamics)Government (linguistics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

医管家是一家聚焦医院后勤行业的服务提供商。医院后勤服务包括安全保卫、保洁、运送、餐饮、停车场管理等。随着医院后勤服务社会化改革的推进,服务外包成为行业趋势,加上医疗机构数量快速增长,共同推动了医院后勤市场规模不断扩大。越来越多的服务提供商进入这一市场。 医管家凭借服务的标准化快速从行业中脱颖而出。创始人朱春堂曾在国际一流的服务企业工作,他借鉴国际企业的管理经验,率先对医院后勤进行拆分,提供模块化服务。围绕各业务模块,医院家建立服务流程和标准,以此为基础对员工进行培训和管理。尽管行业的门槛比较低,竞争者有很多,但医管家凭借高质量的服务成为行业头部企业。 医管家的地位并不稳固。竞争对手在不断模仿它的标准化服务模式,提升服务质量。而有的医院已不满足标准化,开始提出个性化的需求。一些资金雄厚的头部物业公司也进入了该行业,市场竞争愈发激烈。为了累积新的竞争优势,医管家开始注重业务创新。例如,在保洁服务中引入扫地机器人,开发智慧抢单系统提升员工积极性,降低用工量。但这些创新与原有标准化的服务模式并不兼容,影响服务质量,创新产生的价值也未被企业获取。面向未来,医管家如何在标准化和创新之间找到平衡?创新该如何落地,现有管理体系需要做出哪些调整?成为当前高管层考虑的主要问题。

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,196
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0040,010
Études des sciences et des technologies0,0060,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0850,012

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,257 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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