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Record W2043686284 · doi:10.3917/riges.393.0075

Gérer une équipe de changement : illustration de pratiques appliquées au secteur de la santé et des services sociaux

2014· article· fr· W2043686284 on OpenAlexaffvenueabout
Caroline Parent, Céline Bareil

Bibliographic record

VenueGestion · 2014
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicHealthcare Systems and Practices
Canadian institutionsHEC MontréalMinistère de l’Emploi et de la Solidarité Sociale (Québec)
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le réseau de la santé et des services sociaux du Québec vit des transformations majeures depuis les dernières années. Afin de gérer adéquatement tous ces changements, certains établissements ont recours à des équipes internes dédiées à la gestion et à l’accompagnement des changements organisationnels. Cet article vise à illustrer quatre enjeux de gestion auxquels un responsable d’une équipe de changement fait face : l’attraction des membres de son équipe, le développement de leurs compétences, l’optimisation de leur potentiel et leur fidélisation au sein de l’organisation. Pour chacun de ces quatre enjeux, différentes pratiques de management sont déclinées en trois niveaux de maturité (faible, modéré et élevé) à partir de données empiriques. Ces pratiques sont illustrées par les moyens mis en œuvre par les responsables de telles équipes au Centre hospitalier universitaire Sainte-Justine dans le cadre du projet de transformation Grandir en 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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.014
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.468
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0140.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.080
GPT teacher head0.470
Teacher spread0.390 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations3
Published2014
Admission routes3
Has abstractyes

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