Les conditions de succès des projets dans le secteur de la santé: l'intégration nécessaire des équipes de projet
Bibliographic record
Abstract
Au fil des années, le projet est devenu une des approches privilégiées pour mettre en oeuvre des changements dans les organisations et le système de santé québécois n'échappe pas à cette tendance où le développement du projet clinique a été retenu pour améliorer la première ligne de soins. Aujourd'hui, plusieurs auteurs s'accordent pour placer la création des liens interdisciplinaire et/ou interorganisationnels comme une des conditions premières de la performance des projets. Afin de susciter l'intégration voulue, plusieurs mesures ont déjà été adoptées dans le système de santé. Afin de susciter l’intégration voulue, plusieurs mesures ont déjà été adoptées dans le système de santé. Des incitatifs financiers, un accès privilégié à certaines ressources, une amélioration de l’information disponible sont quelques-uns des leviers le plus souvent utilisés. Cependant, peu est dit sur la dynamique sociale au cours de laquelle des groupes d’acteurs d’une équipe de projet ayant des pratiques différenciées à la fois sur le plan organisationnel et disciplinaire, en arrivent à lier leurs pratiques respectives et atteindre une finalité commune. C’est là l’objet de notre communication.
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 | 0.012 | 0.046 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.025 | 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".