Everything I Know About Informatics, I Didn't Learn in Nursing School
Notice bibliographique
Résumé
To date, efforts to initiate future graduates and nurses currently in practice into the world of information and communication technologies (ICTs) have been provided by relatively few nurse educators. In the past decade, nursing informatics leaders have developed a profile of informatics competencies for nurses, novice to expert -for example, the National Nursing Informatics Project (Hebert 2000) -and have demonstrated actual Findings from recent studies (Nagle and Clarke 2004; Infoway 2007) suggest that a minority of Canadian schools of nursing have tackled the challenge of integrating informatics throughout their nursing curricula. When asked to respond to a recent survey (Infoway 2007), some schools decided not to participate because there were no faculty members with appropriate expertise in the area, while other schools did not regard informatics as relevant content for their program. Nevertheless, over the years, several schools of nursing have had the foresight to create a single informatics course -usually an electiveat the undergraduate or graduate level. I have held discussions with several deans and directors of schools of nursing over the past two years, and most of them recognize that this is a content area to be reckoned with sooner rather than later. No graduate nursing program has as yet created an informatics specialty option, but stay tuned.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».