Forging a strong nursing future: insights from the Canadian context
Notice bibliographique
Résumé
Canadian nurses, with their colleagues around the globe, are experiencing waves of change in their practice and work lives, and in expectations of how they will continue to make a difference for health and health care. We describe how Canadian nurses have been called to action to lead system wide changes in nursing practice, and to influence the wider public policy arenas for health. We aim to add to the growing international awareness of the status of nursing prompted by the Francis inquiry by offering our analysis of nursing practice and nursing leadership in Canada, in the context of the dominance of a managerial culture in health care systems. A review of prior commission reports, task forces and research reports sheds light on strategies needed to support nurses to address today’s challenges in nursing practice, including staff and skill mix determinations. We share our reflection on the current situation in Canadian nursing as a basis for learning about how our issues compare and contrast with others profiled in the journal. Our goal is to join with colleagues from Canada and other countries to forge a strong future – a future in which nursing’s voices are clearly heard in practice and policy decision-making, and where our knowledge and actions actualise societal health.
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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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,085 | 0,023 |
| Communication savante | 0,020 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».