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Enregistrement W2151263826 · doi:10.1046/j.1440-1800.2002.00157.x

Towards a more place‐sensitive nursing research: an invitation to medical and health geography

2002· review· en· W2151263826 sur OpenAlexaff
Gavin J. Andrews

Notice bibliographique

RevueNursing Inquiry · 2002
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExpansiveDisciplineHealth geographyNursing researchVariety (cybernetics)Health careHuman geographySociologyCultural geographyNursingEngineering ethicsSocial scienceMedicinePolitical sciencePublic healthHealth policyInternational health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,056
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,046
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,297

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0560,046
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0080,011
Études des sciences et des technologies0,0050,037
Communication savante0,0140,046
Science ouverte0,0040,023
Intégrité de la recherche0,0210,020
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,403
Tête enseignante GPT0,577
Écart entre enseignants0,174 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations127
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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