Gouvernance et fusions d’établissements sociosanitaires
Bibliographic record
Abstract
Dans cet article, nous nous demandons quel est ce « problème de coordination » pour lequel les fusions d’établissements seraient une solution. Nous tentons de répondre à cette question en nous inspirant des théories de l’organisation et du design organisationnel, ce que font peu les études qui dénoncent les problèmes de coordination et qui appellent à l’intégration des établissements et des services. Ces théories nous apprennent qu’il existe, au-delà de la populaire trilogie marché-hiérarchie-réseau, une multitude de mécanismes de gouvernance et de coordination aux propriétés partiellement distinctes. Les systèmes sociosanitaires combinent de diverses façons ces mécanismes. Les fusions ont pour effet d’accentuer l’importance de certains mécanismes tels que l’autorité centrale, la hiérarchie et les règles formelles. Ces mécanismes ont leur importance, mais il reste à faire la preuve que les renforcer puisse améliorer le fonctionnement du système sociosanitaire québécois, car ils ont des limites importantes en situation de complexité. Dans cet article, nous analysons les fusions d’établissements sociosanitaires sous l’angle des mécanismes de gouvernance et de coordination qui sont en jeu.
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 | 0.007 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.014 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.013 |
| Open science | 0.002 | 0.010 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".