Nurses' Agricultural Education in the Southeastern United States
Notice bibliographique
Résumé
The number of nurses across the United States with expertise in agricultural health nursing is unknown, yet as many as 8,000 are needed. This article describes agricultural health content in nursing programs in the southeastern United States. Agriculture is primarily family based but ranks among the top three most hazardous industries in America. Nurses in the southeastern United States serve more than 541,000 farm families, more than a quarter of the nation's agricultural population. A 15-item survey was mailed to 185 nursing schools located within 13 southeastern states. Information was requested about undergraduate and graduate curricula that included information about agricultural health and safety. Surveys were returned from 113 programs (61.1%). Schools with larger percentages of rural students were more likely to include mention of agricultural health; however, scant attention was given to any rurally focused content. In 27.4% of the schools, no mention of agricultural health issues was made, and 54.0% of nursing faculty who completed the survey were not aware of the need for nurses with agricultural health expertise. Results suggested that, when agricultural health topics were presented in class, student interest in the topic increased. Given the occupational hazards faced in agriculture and the region's economic dependence on agriculture, increased attention should be focused on agricultural health content within nursing programs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».