De la gouvernance des projets Lean à la gouvernance tout court
Bibliographic record
Abstract
En 2008, le réseau québécois de la santé et des services sociaux se lançait dans la réalisation de projets Lean à la demande du ministre de la Santé et des Services sociaux d’alors, Yves Bolduc. Depuis, nombre de projets ont été réalisés à la grandeur de la province. Le Ministère a d’ailleurs accordé en 2011 une importante subvention à trois établissements pour qu’ils deviennent des centres vitrines pour l’ensemble du réseau. En septembre 2013, 16 autres établissements étaient retenus par le Ministère pour soutenir et accélérer le déploiement de la démarche Lean. Toutefois, plusieurs modèles de gouvernance ont été déployés pour encadrer ces projets. De plus, de nombreux établissements cherchent des façons d’aller au-delà des projets Lean afin d’implanter l’amélioration continue au quotidien. Cet article présente les résultats d’une recherche menée en 2013 et sondant les pratiques de gouvernance Lean de 19 établissements au Québec en plus de 9 établissements hors Québec et de 3 organisations manufacturières. À la suite du portrait d’ensemble présenté, nous discutons de divers enjeux.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.010 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.003 |
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 source (direct Gemma or distilled Codex), 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".