Picturing the Nurse-Person/Family/Community Process in the Year 2050
Notice bibliographique
Résumé
How will nurses relate with persons in the year 2050? And, how might technology enable or limit the nursing process with persons, families, and communities? These are the questions addressed in this column. Imaging practice in light of the technological imaginings and projections is facilitated by a possible scenario that includes robotics that not only monitor human biological processes, they also emote compassion and caring that may one day be dosed according to the latest diagnostic prescription. Three nurses in this column present their views of how nursing might evolve. Karnick, aligned with the human becoming school of thought, imagines a practice anchored in respect for humanity and quality of life and an accompanying respect for nursing knowledge and nursing work. Senesac and Sato, aligned with Roy's adaptation model, call for nurses to envision and choose the future they want to have. Clear in both perspectives is a reverence for human values and human experience and for the critical role of nursing knowledge as we move toward the not-yet of 2050.
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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 | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,015 |
| Communication savante | 0,009 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».