Reporting e Controllo in una RSA durante il Covid
Bibliographic record
Abstract
La recente emergenza sanitaria dovuta al diffondersi del Covid ha avuto un impatto significativo sulla società e sul tessuto economico. In molti dei Paesi la quota di decessi nelle RSA (Residenze Sanitarie Assistenziali) è stato molto elevato. \nLe RSA in Italia sono prevalentemente di piccole dimensioni, spesso con gestione familiare, caratterizzate da difficoltà di scala, da carenze manageriali, refrattarie alla collaborazione in rete e alle sinergie gestionali tra imprese. \nSi scorge quindi la necessità di una riorganizzazione interna, sia dei processi che di carattere manageriale, della gestione delle risorse a disposizione delle RSA affinché si raggiunga un adeguato livello di efficienza e di efficacia delle azioni intraprese tenendo presente prima di tutto il benessere degli ospiti e dei lavoratori. \nPer fare ciò si propone il disegno di un sistema di controllo di gestione in grado di assistere il processo di cambiamento in atto nelle strutture studiate, stimolando la pianificazione degli interventi necessari e la loro realizzazione con una attenta analisi alla natura e alle conseguenze economico-finanziarie di tali interventi anche sugli stakeholders. Tale sistema di controllo si propone di diventare anche uno strumento di rendicontazione e comunicazione atto ad informare i portatori di interesse sul comportamento, sui risultati e sulle responsabilità di natura economica e sociale dell’organizzazione. Lo scopo del sistema di controllo che si intende sviluppare è quindi non solo quello di aiutare nella fase di pianificazione strategica ma soprattutto, viste le carenze informative del passato, è anche quello di render conto degli impieghi di risorse, dei risultati conseguiti, delle scelte effettuate e delle attività svolte per consentire agli stakeholders di valutare l’operato.
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 | 0.005 | 0.024 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".