Notice bibliographique
Résumé
The Twitter and Facebook accounts of the nursing community are fired up after the premier of MTV's new reality series, Scrubbing In, debuted a few weeks ago.A Jersey Shore version of nursing, Scrubbing In has enraged nurses from around the globe with its misguided representation of the nursing profession.Barbara Mildon (2013), president of the Canadian Nursing Association, which represents 150,000 registered nurses from across Canada, wrote a letter to MTV stating, "Scrubbing In's dramatized account of nurses' lives trivializes the critical work they perform.All of their hard work, from studying and gaining experience, to answering nursing's call, will be overshadowed by typical 'reality' show fodder."Dianne Martin (2013), executive director of the Registered Practical Nurses Association of Ontario, representing more than 38,000 RPNs throughout the province, also wrote, "I could tell you that, as a nurse, I'm insulted by the show's stereotypical characterization of nurses.I could tell you that stereotypes are ignorant, demeaning and damaging.I could tell you that the caricature of the 'sexy nurse' is outdated and worn out."Nurses are indeed fuming at MTV's portrayal of their work.
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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 | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,006 |
| Communication savante | 0,010 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,065 | 0,035 |
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 ».