Notice bibliographique
Résumé
Guided by the humanbecoming leading-following model, the author designed a nursing theories course with the intention of creating a meaningful nursing theory to practice link. The author perceived that with the implementation of Situation-Background-Assessment-Recommendations (SBAR) communication, nursing staff had drifted away from using the Kardex™ in shift to shift reporting. Nurse students, faculty, and staff members supported the creation of a theories project which would engage nursing students in the pursuit of clinical excellence. The project chosen was to revise the existing Kardex™ (predominant nursing communication tool). In the project, guided by a nursing theory, nursing students focused on the unique patient's experience, depicting the specific role of nursing knowledge and the contributions of the registered nurse to the patient's healthcare journey. The emphasis of this theoretical learning was the application of a nursing theory to real-life clinical challenges with communication of relevant, timely, and accurate patient information, recognizing that real problems are often complex and require multi-perspective approaches. This project created learning opportunities where a nursing theory would be chosen by the nursing student clinical group and applied in their clinical specialty area. This practice activity served to broaden student understandings of the role of nursing knowledge and nursing theories in their professional practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,042 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,023 |
| Communication savante | 0,018 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,010 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».