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Enregistrement W2122817280 · doi:10.1177/1074840713486872

An Outline of the History of Family Nursing in Japan and the Japanese Association for Research in Family Nursing (JARFN)

2013· editorial· en· W2122817280 sur OpenAlexaboutno aff
Kazuko Ishigaki

Notice bibliographique

RevueJournal of Family Nursing · 2013
Typeeditorial
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFamily and Patient Care in Intensive Care Units
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNursingAssociation (psychology)MedicineFamily medicineFamily historyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The term family nursing first came to be known in Japan in 1993 when Chiba University and the University of Tokyo both started offering courses in family nursing. Although the family nursing curriculum at Chiba University was endowed for 5 years, Professor Kazuko Suzuki (who, since retiring from Tokai University as a professor, is currently running her research institute) and Hiroko Watanabe (who is currently directing the Family Care Research Institute) vigorously wrote textbooks and held an international symposium during this 5-year period, in an effort to popularize family nursing research throughout Japan. The symposium invited Professor Wright and Associate Professor Bell from the University of Calgary, and its participants included Professor Michiko Moriyama among others. These were truly the days in which family nursing was being introduced to Japan. Meanwhile, the University of Tokyo was steadily building a foundation for family nursing by hosting an official course taught by Professor Chieko Sugishita. Back then, Kazuko Ishigaki (currently the president of Ishikawa Prefectural Nursing University) was an associate professor and Naohiro Hohashi (presently a professor at Kobe University) was an assistant instructor. This course later had Noriko Yamamoto (presently a professor at University of Tokyo), Nami Kobayashi (presently a professor at Kitasato University), and others as its graduates.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,791
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,180
Tête enseignante GPT0,474
Écart entre enseignants0,294 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations3
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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