The Determinants of Effective Information Sharing in the Health Capital Planning Process
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this paper is to examine the determinants of effective information sharing in the health capital planning process, particularly the Ontario-Canada process. We conducted a scoping review which included 40 studies, and we interviewed 17 sector experts from Ontario to outline the determinants of most critical information sharing in the Health Capital Planning process. Due to the nature of capital planning which requires the involvement of numerous partners, we focused our study on inter-organization information sharing. Our study provides an inter-organization information-sharing framework for health capital projects. Our framework demonstrates that inter-organization information sharing is only effective if organizations also show effective interpersonal and intra-organization information sharing. We concluded that in order for organizations to successfully collaborate on developing an infrastructure project, they must ensure an effective flow of information from within and between the organizations involved. We found that the determinants of effective inter-organization information sharing in the health capital planning process are: human resources and expertise; incentives and rewards; clear and standardized information; record retention; reducing complex bureaucracies; organizational characteristics; networks; negotiation abilities; alignment of goals; quality; and early planning. The findings of this paper can guide organizations and system planners to improve their inter-organization information sharing, which could promote stronger accountability and more efficient use of resources in the health capital planning process.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».