MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2078107932 · doi:10.1111/j.1440-1800.2009.00478.x

Public health nursing practice with ‘high priority’ families: the significance of contextualizing ‘risk’

2010· article· en· W2078107932 sur OpenAlexafffund
Annette J. Browne, Gweneth Hartrick Doane, Joanne Chekryn Reimer, Martha MacLeod, Edna McLellan

Notice bibliographique

RevueNursing Inquiry · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFood Security and Health in Diverse Populations
Établissements canadiensUniversity of Northern British ColumbiaUniversity of VictoriaUniversity of British ColumbiaUniversity of British Columbia Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchHealth Research Board
Mots-clésPublic healthNursing practiceNursingPublic health nursingMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BROWNE AJ, HARTRICK DOANE G, REIMER J, MacLEOD MLP and McLELLAN E. Nursing Inquiry 2010; 17: 27–38 Public health nursing practice with ‘high priority’ families: the significance of contextualizing ‘risk’ Public health nurses (PHNs) play a vital role in supporting families at risk; few studies, however, have focused on how PHNs actually work with families to provide support, build trust, and use their clinical judgment to make decisions in complex, at‐risk situations. In this study, we report on findings from research that illustrate how PHNs use relational approaches in their work with ‘high priority’ families. Drawing on data collected from interviews and focus groups with 32 PHNs, we discuss three central features inherent to working relationally with families at risk: (i) contextualizing the complexities of families’ lives; (ii) responding to shifting contexts of risk and capacity; and (iii) working relationally with families under surveillance. These findings show that the ability to recognize risk and capacity as intersecting aspects of families’ lives, and to practice from a stance that recognizes risk as contextualized is foundational to effective working relationships with high‐priority families.

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)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,042
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,137

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,042
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0120,015
Communication savante0,0080,009
Science ouverte0,0020,015
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,263
Tête enseignante GPT0,483
Écart entre enseignants0,220 · 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'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

Citations29
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNursing InquiryMême sujetFood Security and Health in Diverse PopulationsTravaux en français237 207