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Enregistrement W2030411524 · doi:10.1111/j.1365-2648.2008.04626.x

The middle‐range theory of nursing intellectual capital

2008· article· en· W2030411524 sur OpenAlexaff
Christine L. Covell

Notice bibliographique

RevueJournal of Advanced Nursing · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueIntellectual Capital and Performance Analysis
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntellectual capitalNursing theoryCapital (architecture)Development theoryNursingHealth carePsychologyNursing researchIndividual capitalBusinessKnowledge managementHuman capitalMEDLINEMedicineEconomicsEconomic capitalComputer sciencePolitical scienceEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: This paper is a report of the development of the middle-range theory of nursing intellectual capital. BACKGROUND: Rising healthcare costs and advances in technology have contributed to the need for better understanding of the influence of nurses' knowledge, skills and experience on patient and organizational outcomes. METHOD: The middle-range nursing intellectual capital theory was developed using the strategies of concept and theory derivation. The principles of research synthesis were used to provide empirical support for the propositions of the theory. FINDINGS: The middle-range nursing intellectual capital theory was derived from intellectual capital theory to make it relevant and applicable to a specific aspect of nursing, continuing professional development. It proposes that the nursing knowledge available in healthcare organizations is influenced by variables within the work environment, and influences patient and organizational outcomes. CONCLUSION: The middle-range nursing intellectual capital theory should be tested in different healthcare systems and in different settings and countries to determine its effectiveness in guiding research.

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)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,009
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,214 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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