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Enregistrement W2071759142 · doi:10.12927/cjnl.2013.23631

Bridging Research and Practice through the Nursing Research Facilitator Program in British Columbia

2013· article· en· W2071759142 sur OpenAlexaffvenueabout
Katrina Plamondon, Charlene Ronquillo, Linda Axen, Agnes Black, Lynn Cummings, Bubli Chakraborty

Notice bibliographique

RevueNursing leadership · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Sciences Research and Education
Établissements canadiensProvincial Health Services AuthorityIsland HealthUniversity of British Columbia, Okanagan CampusVancouver Coastal HealthUniversity of Northern British ColumbiaFraser Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFacilitatorCuriosityNursingHealth careBridging (networking)PsychologyMedical educationMedicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As Canadian health systems transform to meet changing needs, grounding nursing practice in evidence remains an essential goal for providing safe, high-quality care. nursing research facilitators (NRFs) are strengthening the use of evidence in nursing practice across the province of British Columbia. NRFs are nurses with a research background, whose work is focused on supporting people within health systems to use and do research in their practice and decision-making. Since this role was established in 2009, NRFs have provided facilitative support to over 50 funded research projects, led numerous workshops and journal clubs, and conducted more than 600 research-related consultations. In this paper, we discuss the role and offer exemplars of creative ways in which NRFs are strengthening nurses' engagement in doing and using research by developing capacity for research and evidence-informed practice, building meaningful partnerships and cultivating a culture of curiosity among nurses and other healthcare providers. We reflect on factors contributing to the success of this role and some of the challenges of integration. The paper concludes with a comment on the strategic value of the role.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,613
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,757
Tête enseignante GPT0,611
Écart entre enseignants0,146 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations15
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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