Quelle contribution des collectifs soignants à l’innovation hospitalière ?
Bibliographic record
Abstract
L’innovation en organisation est souvent le fait des décideurs. Comment approcher celle qui vient des salariés ordinaires, prise sous l’angle du collectif de travail ? En situant notre réflexion dans l’univers hospitalier, nous avons nommé mobilisation consensuelle la capacité des collectifs à se mobiliser pour améliorer la qualité de soins. Sur cette base, nous analysons la contribution des personnels hospitaliers à la fois comme sujet et objet de l’innovation : c’est dans la mesure où ils subvertissent les rapports hiérarchiques institués qu’ils sont capables d’apporter des changements profitant au patient et à l’organisation. Ceci se réalise dans diverses occasions de coopération, de coordination interdisciplinaire et de participation qui sont examinées ici, avec les phénomènes de représentations qui leur sont associés, en soulignant les difficultés inhérentes à cet exercice de mobilisation innovante, dont on se demande toujours en quelle mesure elle est collective et/ou individuelle, démocratique ou élitiste.
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 | 0.022 | 0.024 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.013 | 0.019 |
| Scholarly communication | 0.016 | 0.009 |
| Open science | 0.002 | 0.013 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.001 |
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".