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Enregistrement W1970124106 · doi:10.1097/ncn.0b013e3181fc3c24

United States Registered Nurses Self-report of Access to the Web

2010· article· en· W1970124106 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueCIN Computers Informatics Nursing · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Literacy and Information Accessibility
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMarital statusLogistic regressionNurse educationBivariate analysisNursingMedicineEthnic groupContinuing educationHealth informaticsSample (material)Descriptive statisticsFamily medicinePsychologyMedical educationPublic healthEnvironmental healthPolitical sciencePopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this study was to identify the proportion and characteristics of Registered Nurses who reported having had an access to the Web in the year 2000 National Sample Survey of Registered Nurses. We conducted a secondary data analysis using more than 25 000 respondents to the year 2000 National Sample Survey of Registered Nurses. Using bivariate and logistic regression, we examined the association of reporting access to the Web with demographic, educational, and other characteristics of Registered Nurse respondents to the survey. We found that several factors were associated with the increased likelihood of Registered Nurses' reporting having had an access to the Web in the year 2000. These included race/ethnicity, marital and family status, highest level of nursing education, current enrollment in a nursing education program, annual household income, and continuing education in informatics. The likelihood of reporting having had access decreased with sex, age, experience since first nursing degree, and primary job responsibility. The results of this study indicate that having access to the Web enhances Registered Nurses' participation in professional development and continuing education opportunities.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,394
Score d'incertitude au seuil0,684

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,461
Écart entre enseignants0,378 · 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