Community of Practice: A Nurse Practitioner Collaborative Model
Notice bibliographique
Résumé
A study was undertaken with nurse practitioners (NPs) in 2008-2009 to examine post-legislation role development in British Columbia. The authors used a participatory action research approach to engage NPs in social investigation, education and action, and to explore, from the participants' perspective, how collaboration advances NP role integration in primary healthcare. A particular discovery of the study was the Interior Health Authority Community of Practice (CoP) established in collaboration with health leaders and NPs. The purpose of this paper is to report on the CoP and the five characteristics describing this collaborative CoP model, including sanctioned social structure, knowledge exchange network, practice discovery and innovation, generating meaning and value, and power sharing for strategic improvement. The CoP helped NPs to build collegial and collaborative relationships, enhance practice learning and competence, extend and apply new knowledge, enrich professional identities, and shape health organizational policy and politics. Because healthcare research about CoPs is limited, principles of a collaborative CoP model are offered for broader healthcare use. The authors conclude that a collaborative CoP model addresses the internal interests and needs of participating members while attending to the external concerns of the organization, and thus contributes to healthcare improvement.
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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 | 0,015 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,014 |
| Communication savante | 0,012 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».