How do registered nurses define rurality?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The objective of this analysis was to identify the meaning of rurality for registered nurses (RNs) practising in rural and remote Canada. SETTING AND DESIGN: An existing Statistics Canada definition was used to stratify Canada's 10 provinces into urban and rural areas. As part of a national multi-method study, a random sample of RNs in these rural strata, plus all RNs working in outpost settings and northern territories, were surveyed concerning the nature of nursing practice. Content analysis was used to identify themes from an open-ended question: 'How do you define rural/remote?' Refinement of the themes was conducted by the survey team and credibility was supported through investigator triangulation. PARTICIPANTS: Of the 3933 RNs who responded to the survey (68% response rate), 3412 provided a definition of rural/remote. A subsample of 1285 RNs was used for detailed thematic analysis because these respondents provided definitions with a clear referent to rural and/or to remote; the remaining sample was used for verification of themes. RESULTS: Four defining themes were identified by RNs for both rural and remote: community characteristics, geographical location, health human and technical resources, and nursing practice characteristics. CONCLUSIONS: The themes can be used as content domains or dimensions of rurality to improve our understanding of how to describe rural communities, including geographical location and nursing practice, from the perspective of RNs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».