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Enregistrement W2041446852 · doi:10.12927/cjnl.2013.23249

Mapping Nurse Mobility in Canada with GIS: Career Movements from Two Canadian Provinces

2013· article· en· W2041446852 sur OpenAlexafffundvenueabout
Gavin J. Andrews, Linda M. Hall, Sheri Price, Michelle Lalonde, Alexandra Harris, Sandra MacDonald‐Rencz

Notice bibliographique

RevueNursing leadership · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Workforce Issues
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Lawrence CollegeDalhousie UniversityCentre for Disability Prevention and RehabilitationHamilton Health Sciences
Organismes subventionnairesUniversity of TorontoMcMaster UniversityHealth CanadaCanadian Foundation for Healthcare Improvement
Mots-clésWorkforceScale (ratio)Perspective (graphical)Work (physics)Distributive propertySpace (punctuation)Regional scienceSociologyGeographyNursingPolitical scienceMedicineCartographyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent years have witnessed the publication of a growing number of studies of nursing which, from a disciplinary perspective, are geographical in their orientation. Conceptually, while the emphasis in much of this research has been focused at the micro scale on the dynamics between nursing and "place," curiously there has been scant attention to geometrical "space," and the basic yet important locational and distributive features of nursing at the macro scale. Noting this gap in the literature, the authors of this paper used a Geographical Information System (GIS) to map the movement of 199 nurses from two Canadian provinces where they were educated - Manitoba and Newfoundland - to the provinces where they currently live and work. While the findings show that nurses who move tend to move to nearby provinces, more generally they illustrate the effectiveness of GIS for managing data and representing findings from workforce studies.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,339

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0060,015
Études des sciences et des technologies0,0080,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,154
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,204 · 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

Citations8
Publié2013
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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