Le développement d’une stratégie logistique dans un établissement de santé : étude exploratoire et avenues de recherche
Bibliographic record
Abstract
Formuler une stratégie logistique devient un exercice incontournable dans un établissement de santé afin de tirer le plein potentiel des activités de la logistique hospitalière. Un tel exercice ne peut s’appuyer uniquement sur les préceptes observés dans le milieu industriel, car la stratégie logistique s’insère dans une organisation de service et elle est en soutien aux activités de base des organisations de la santé. Il est donc pertinent de se demander quels sont les contours d’une stratégie logistique dans le contexte d’un centre hospitalier ? Pour répondre à cette question, l’étude s’appuie sur une recherche collaborative qui nous a permis d’observer la démarche de formulation d’un plan stratégique dans un établissement de santé. L’étude de cas permet de dégager une stratégie logistique qui devrait s’articuler sur deux niveaux : des initiatives d’amélioration des pratiques ayant cours dans l’établissement et des expérimentations permettant d’identifier les nouvelles frontières de la logistique hospitalière. Par son caractère exploratoire, cette étude permet de formuler des questions de recherche qui pourraient faire l’objet de prochains travaux.
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 | 0.027 | 0.028 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.020 | 0.013 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.004 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.002 |
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".