Shaping an Australian nursing and midwifery specialty framework for workforce regulation: criteria development
Notice bibliographique
Résumé
One of the biggest obstacles identified in achieving Millennium Development Goals (MDGs) was the lack of available qualified health personal to meet the health needs of the global population. With nurses being the main workforce component in health systems, the human resource challenge for most countries is to address the reported shortage of nurses. Skill mix is one suggestion. In Australia, workforce projections indicated a shortage of 40,000 nurses by 2010. Toward the reform of the Australian health workforce, one project aimed to develop a nationally consistent framework for nursing and midwifery specialization based on knowledge and skills to generate the first national database iteration for designated specialties. A literature review looked at the way nursing specialty practices were defined in the United Kingdom, the United States of America and Canada. Three international and three national sources of criteria for specialty nursing practice were mapped against each other. The result was six criteria synthesized to define nursing practice groups as Australian nursing specialties. Each criterion was operationalized with criteria indicators to meet Australian expectations. The nurses in Australia commented on the criteria before they were finalized. An audit of national workforce databases identified nursing practice groups. The criteria were applied to identify nursing specialties and practice strands that would form a national nursing framework. This paper reports on the criteria developed to assess specialty practice at a national level in Australia.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 ».