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Enregistrement W2170371703 · doi:10.1111/j.1440-1800.2005.00291.x

Geography and nursing: convergence in cyberspace?

2005· article· en· W2170371703 sur OpenAlexaff
Gavin J. Andrews, Rob Kitchin

Notice bibliographique

RevueNursing Inquiry · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesWisconsin Alumni Research Foundation
Mots-clésCyberspaceHealth geographySociologyInterface (matter)Space (punctuation)Nursing researchNursing theoryEngineering ethicsNursingGeographyMEDLINEMedicinePolitical scienceComputer sciencePublic healthThe InternetWorld Wide WebHealth policyEngineeringInternational health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During the last 3 years the interface between geography and nursing has provided fertile ground for research. Not only has a conceptual emphasis on space and place provided nurse researchers with a robust and subtly different way to deconstruct and articulate nursing environments, but also their studies have provided a much needed focus on certain areas of health-care, and in particular clinical practice, not currently prioritized by health geographers. We argue that, as something that is forcing fundamental re-considerations of the nature of both nursing and geography, cyberspace is a particularly important phenomenon that lies comparatively under-researched at this interface. To encourage some interest in researching nursing and cyberspace through a geographical lens, and at least to showcase a range of potentially useful and transportable concepts, we provide an overview of some of the key debates pertaining to cyberspace developed by human geographers, and make some initial and tentative connections to nursing.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,273
Score d'incertitude au seuil0,522

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,438
Écart entre enseignants0,369 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations20
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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