Les enjeux de l'évaluation de la performance : Dépasser les mythes
Bibliographic record
Abstract
Sommaire Depuis les années 90, la plupart des pays occidentaux se sont dotés de cadres et d'outils d'évaluation de la performance des organisations et des systèmes de santé. Paradoxalement, malgré l'abondance de ces instruments, ce champ reste face à plusieurs enjeux théoriques, méthodologiques et d'utilisation qui sont irrésolus. Conceptuellement, la notion de performance et les éléments qui la composent sont flous et peu ancrés théoriquement. Méthodologiquement, on assiste à une multiplication de mesures ne répondant pas toujours aux critères de fiabilité, de validité et d'utilité, et ne permettant pas de saisir la complexité de ce concept. Enfin en termes d'utilisation, les résultats de l'évaluation ne sont pas utilisés à leur plein potentiel afin de permettre une amélioration continue de la performance. Cet article a pour objectif d'analyser ces enjeux en déconstruisant les mythes qui freinent le développement de cadres innovants et mieux adaptés aux besoins des décideurs. Il vise également, afin de répondre à ces enjeux, à proposer des innovations sur la base du modèle d'évaluation globale et intégrée des systèmes de santé.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.008 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".