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Enregistrement W2278114925 · doi:10.2174/978160805304911201010202

THE CNA CODE OF ETHICS PART II: NURSES WORKING TOWARD ENDING SOCIAL INEQUITIES

2012· book-chapter· en· W2278114925 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueBENTHAM SCIENCE PUBLISHERS eBooks · 2012
Typebook-chapter
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueEthics in medical practice
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSociologyEthical codeCode (set theory)Engineering ethicsPolitical scienceEngineeringComputer scienceProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nurses as a group have the knowledge and possess the compassion that is needed to improve the lives of the underprivileged. As mandated by the (CNA) Code of Ethics Part II, thirteen specific ways to eliminate social inequities are presented as a means of addressing and/or eliminating social inequities. Poverty is a worldwide problem that has been growing instead of subsiding and has a negative impact on people’s health. Because socioeconomic determinants of health are closely tied to health outcomes, the poor use additional and more expensive health services. In order to positively impact populations that are suffering, one effective way to get the attention of policy makers is to build a business case that demonstrates cost saving measures. Homelessness is on the increase in Canada. The perception is that it is too expensive to provide housing and treatment for people who suffer from addictions and/or mental illness is not necessarily supported by fact. A review of a recent study commissioned by government provides evidence that a substantial amount of money could be saved if housing and treatment was made available for these people. Ideas are suggested that may help nurses to instigate other positive changes in the lives of others, not just for some people but for everyone.

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)0,042
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche, Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,861
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0420,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0150,011
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,018
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,335
Tête enseignante GPT0,481
Écart entre enseignants0,147 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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