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Enregistrement W2060794545 · doi:10.1155/2013/184024

An Analysis of Canadian Psychiatric Mental Health Nursing through the Junctures of History, Gender, Nursing Education, and Quality of Work Life in Ontario, Manitoba, Alberta, and Saskatchewan

2013· article· en· W2060794545 sur OpenAlexaffabout
Mary Smith, Nazilla Khanlou

Notice bibliographique

RevueISRN Nursing · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueNursing education and management
Établissements canadiensYork UniversityQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthNursingMiddle Eastern Mental Health Issues & SyndromesCommissionHealth careNurse educationPsychologyMedicineMental health lawPsychiatryPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A society that values mental health and helps people live enjoyable and meaningful lives is a clear aspiration echoed throughout our Canadian health care system. The Mental Health Commission of Canada has put forth a framework for a mental health strategy with goals that reflect the virtue of optimal mental health for all Canadians (Mental Health Commission Canada, 2009). Canadian nurses, the largest group of health care workers, have a vital role in achieving these goals. In Canada, two-thirds of those who experience mental health problems do not receive mental health services (Statistics Canada, 2003). Through a gendered, critical, and sociological perspective the goal of this paper is to further understand how the past has shaped the present state of psychiatric mental health nursing (PMHN). This integrative literature review offers a depiction of Canadian PMHN in light of the intersections of history, gender, education, and quality of nursing work life. Fourteen articles were selected, which provide a partial reflection of contemporary Canadian PMHN. Findings include the association between gender and professional status, inconsistencies in psychiatric nursing education, and the limitations for Canadian nurse practitioners to advance the role of the psychiatric mental health nurse practitioner.

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 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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,604
Score d'incertitude au seuil0,977

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,281 · 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 tête enseignante, 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

Citations13
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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