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Record W2131425483 · doi:10.3917/riges.344.0048

Créer une communauté stratégique pour favoriser le changement : une étude de cas portant sur l'organisation du travail dans le secteur de la santé

2009· article· fr· W2131425483 on OpenAlexaffvenueabout
Mario Roy, Madeleine Audet, Johanne Archambault, Danielle St-Louis

Bibliographic record

VenueGestion · 2009
Typearticle
Languagefr
FieldBusiness, Management and Accounting
TopicService and Product Innovation
Canadian institutionsHealth and Social Services Centre University Institute of Geriatrics of SherbrookeCentre Hospitalier Universitaire de SherbrookeUniversité de Sherbrooke
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Résumé De multiples changements environnementaux pressent les organisations à créer des alliances interentreprises inédites pour imaginer de nouveaux produits, services et processus. Pour y parvenir, quelques organisations ont adopté récemment l’approche de la communauté stratégique, c’est-à-dire une structure de collaboration stratégique interorganisationnelle ad hoc , d’une durée limitée, composée de cadres opérationnels, de professionnels, de spécialistes et même de clients. Son mandat consiste à imaginer et à mettre en place des innovations dans les services ou les produits à offrir. Cet article présente le déroulement et les résultats d’une première expérience de communauté stratégique portant sur la transformation de l’organisation du travail dans le secteur de la santé et des services sociaux du Québec. Plus qu’une simple approche de changement, la communauté stratégique y apparaît comme une structure permettant d’accroître la capacité des organisations à concevoir et à mettre en œuvre des changements en s’appuyant sur les personnes mêmes qui réalisent le travail. Des recommandations et des conseils sont formulés à l’intention des dirigeants et des cadres désirant utiliser une communauté stratégique pour créer et appliquer en réseau des innovations au sein de leur organisation.

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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.759
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
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 head0.011
GPT teacher head0.231
Teacher spread0.220 · 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 designObservational
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

Citations4
Published2009
Admission routes3
Has abstractyes

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