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Enregistrement W1968054635 · doi:10.1111/j.1475-6773.2007.00708.x

Managed Migration: The Caribbean Approach to Addressing Nursing Services Capacity

2007· article· en· W1968054635 sur OpenAlexaboutno aff
Marla E. Salmon, Jean Yan, Hermi H. Hewitt, V. Guisinger

Notice bibliographique

RevueHealth Services Research · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Workforce Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkforceNursing shortageBusinessNursingEconomic growthHealth careCaribbean regionDeveloping countryCapacity buildingPolitical scienceMedicineNurse educationEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To (1) provide a contextual analysis of the Caribbean region with respect to forces shaping the current and emerging nursing workforce picture in the region; (2) discuss country-specific case(s) within the Caribbean; and (3) describe the Managed Migration Program as a potential framework for addressing regional and global nurse migration issues. PRINCIPAL FINDINGS: The Caribbean is in the midst of a crisis of shortages of nurses with an average vacancy rate of 42 percent. Low pay, poor career prospects, and lack of education opportunities are among the reasons nurses resign. Many of these nurses look outside the region for job opportunities in the United Kingdom, Canada, the United States, and other countries. Compounding the situation is the lack of resources to train nurses to fill the vacancies. The Managed Migration Program of the Caribbean is a multilateral, cross-sector, multi-interventional, long-term strategy for developing and maintaining an adequate supply of nurses for the region. CONCLUSIONS: The Managed Migration Program of the Caribbean has made progress in establishing regional support for addressing the nursing shortage crisis and developing a number of interesting initiatives such as training for export and temporary migration. Recommendations to move the Managed Migration Program of the Caribbean forward focus on advocacy, integration of the program into regional policy decisions, and integration of the program with regional health programming.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,117
Score d'incertitude au seuil0,233

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0080,006
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0030,011
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,000

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.

Tête enseignante Opus0,215
Tête enseignante GPT0,542
Écart entre enseignants0,327 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations70
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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