Towards a more place‐sensitive nursing research: an invitation to medical and health geography
Notice bibliographique
Résumé
During recent years, nursing research has adopted and integrated perspectives and theoretical frameworks from a range of social science disciplines. I argue however, that a lack of attention has been paid in past research to the subdiscipline of medical geography. Although this may, in part, be attributed to a divergence between research priorities and foci, traditional 'scientific' geographical approaches may still be relevant to a wide range of nursing research. Furthermore, a recasting, redirecting and broadening of medical geography in the 1990s, towards what is termed health geography, has enhanced the discipline and provided a more cultural and expansive recognition of health, and a more comprehensive understanding of the dynamic relationship between people, health and place. Given the increasing range of places where health-care is provided and received, and some recent linkages made between nursing and place by nurse-theorists, these newer perspectives and concepts may be particularly useful for interpreting nurses' and patients' relationships both within and with a variety of healthcare settings and living spaces. Indeed, although a more place-sensitive nursing research is potentially a trans-disciplinary academic endeavor, a range of geographical approaches would be central to such a project.
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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 | 0,056 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,037 |
| Communication savante | 0,014 | 0,046 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,023 |
| Intégrité de la recherche | 0,021 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».