Transforming the health landscape in northern communities: Shared leadership for innovation in nursing education
Notice bibliographique
Résumé
People living in northern areas throughout the world experience poorer health status than their southern neighbours. Accessibility to health care services and availability of health care professionals play a role in the building of health capacity in northern regions. The College of Nursing at the University of Saskatchewan developed a principled approach to the creation of an indigenous nursing workforce in Northern Saskatchewan. This approach builds on Williams’ concept of Therapeutic Landscapes, which recognizes the connectedness among environment, social interaction, and symbolic meaning within a population, and offers a way to analyze the influence of the contextual factors of place on health, and values and attitudes on well-being. In order to succeed, the College developed mutually beneficial, capacity-building relationships with northern communities, finding local champions to assist them. They reorganized their administrative structure to give visibility to their northern relationships, and built a distributive learning approach based on the commitment to “learn where you live”. Measuring the success of such approaches requires the development of new and innovative evaluation strategies, beyond the usual markers of individual student success. It requires approaches that capture the impact of such education programming on the fabric of the community as a whole.
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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 | 0,018 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,022 |
| Communication savante | 0,014 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,024 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».