Building Healthy Workplaces: Time to Act on the Evidence
Notice bibliographique
Résumé
Numerous initiatives have been developed to create healthy workplaces in healthcare settings.However, despite these efforts nurses continue to experience negative conditions in their work settings and report challenges to maintaining physical and mental health.Stronger incentives must be put in place to ensure that current healthcare settings meet evidence-based standards for healthy work environments.The authors of these two papers provide us with a good overview of healthy workplace issues and describe various initiatives that have been implemented in Canadian healthcare settings in recent years.They focus on two priorities established by the Office of Nursing Policy in Health Canada and championed by Dr. Judith Shamian and Dr. Sandra MacDonald-Rencz -healthy nursing workplaces and effective interdisci-plinary teamwork.Shamian and El-Jardali provide a convincing array of research findings to support the need for these initiatives.It is helpful to see a collation of these various programs in a single article, and it clearly demonstrates that healthy workplaces are on the current policy agenda.The authors outline a number of recommendations for research, policy, practice and education to take this work to the next
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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 | 0,027 | 0,093 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,010 |
| Communication savante | 0,013 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,113 | 0,104 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 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 ».