Space, Place, and the Evidence Base: Part II—Rereading Nursing Environment Through Geographical Research
Notice bibliographique
Résumé
This, the second and final article in the short health geography series, articulates how, moving beyond the models and assumptions associated with the metaparadigm of Nursing Environment, as a focused subdisciplinary approach, health geography might provide unique insights into nursing. A case study of a fictional yet somewhat typical children's hospital is presented and demonstrates some wide-ranging geographical issues and research questions (and hence potential geographical data) pertaining to nursing and the allied health professions. Indeed, this broad-brush approach is purposeful to make as many connections as possible to readers with varied theoretical, methodological, empirical, and practice expertise. In addition to the case study, to indicate further how geographical inquiry might locate quite comfortably in nursing research, the article also makes some initial and tentative connections between geography and an established nursing framework for the uptake of research evidence for practice. Although it is acknowledged that geographical inquiry should certainly never have the first call on researching the relationships between nurses and their environments, it is argued that its conceptual focus on space and place provides dedicated and detailed attention and a sound basis for a reformed, "spatialized" route to a more comprehensive understanding. Moreover, it is argued that it also demonstrates great versatility in terms of the scales and the subject matter with which it might engage. Some important issues certainly remain with respect to what might be the correct form of engagement between geographical and nursing research, but arguably, as a reformed disciplinary approach, health geography has the potential to provide a wealth of focused evidence for nursing practice.
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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 | 0,070 | 0,109 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,037 |
| Communication savante | 0,021 | 0,033 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,009 |
| 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 ».