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Enregistrement W2152773290 · doi:10.5430/jnep.v3n2p11

Development of a learning object for caring for the sensory environment in a neonatal unit: noise, light and handling

2012· article· en· W2152773290 sur OpenAlexvenueno aff
Luciana Mara Monti Fonseca, Fernanda dos Santos Nogueira de Góes, Mayra Jardim Medeiros, Fernanda Salim Ferreira de Castro, Nelma Ellen Zamberlan-Amorim, Carmen Gracinda Silvan Scochi

Notice bibliographique

RevueJournal of Nursing Education and Practice · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth Education and Validation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeonatal intensive care unitUnit (ring theory)Object (grammar)Sensory systemNursingLearning environmentNoise (video)Flash (photography)Health professionalsHealth carePsychologyMedicineComputer scienceArtificial intelligencePediatricsCognitive psychologyPedagogyMathematics education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background : The environment in Neonatal Intensive Care Unit (NICU) can contribute to the occurrence of stressing situations involving the hospitalized newborn, the family and the health team, due to inappropriate sensory stimuli. Aim : To describe the experience of constructing the Learning Object (LO) about the sensory environment (noise, light and handling) in a NICU. Methods : A LO about the environment in a NICU was developed in Flash® for WEB, utilizing participative methodology in company with the unit’s team, focusing on sensitizing the team about the effects of noise, light and handling, and about the strategies for their reduction. Results : The participants understood the importance which attention paid to the environment of the NICU plays in the development of the newborn. The LO was organized into theoretical modules with the insertion of multimedia and a simulation module. Conclusion : The LO is considered appropriate for use in the training of nurses and in the educating of NICU health care professionals on the neonatal unit’s environment. For this teaching tool’s efficacy in the education of health teams and the family to be verified, however, it will need to be applied practically.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,199
Tête enseignante GPT0,479
Écart entre enseignants0,280 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations10
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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