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Enregistrement W2290892032

Knowledge Translation to Advance the Nurse Practitioner Role in

2006· article· en· W2290892032 sur OpenAlexaboutno aff
British Columbia

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueNursing Roles and Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesSociologyPhilosophy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This project brought together a team of researchers and decision-makers to conduct policy-relevant research to support the introduction of advanced nursing practice roles in British Columbia. All team members, including decision-makers, were actively involved in the conceptualization, design, data collection, analysis and interpretation of the study. This level of engagement, coupled with ongoing knowledge translation (KT) activities, led to the implementation by stakeholders of a majority of the study’s recommendations. The results have since been used to guide legislative and regulatory development and to design a nurse practitioner education program. Resume Ce projet regroupait une equipe de chercheurs et de decideurs qui se sont reunis pour effectuer de la recherche liee aux politiques en vue d’appuyer l’introduction de roles avances dans la pratique des soins infirmiers en Colombie-Britannique. Tous les mem-bres de l’equipe, y compris les decideurs, ont pris une part active a la conceptualisa-tion, a la conception, a la collecte de donnees, a l’analyse et a l’interpretation de l’etude. Grâce a ce niveau d’engagement et a des activites continues d’application des connais-sances (AC), la majorite des recommandations de l’etude ont ete mises en œuvre par les intervenants. Les resultats ont depuis ete utilises pour orienter l’elaboration de mesures legislatives et reglementaires et pour concevoir un programme d’enseignement a l’intention des infirmieres praticiennes.T

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)0,114
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,139
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,114
Score d'incertitude au seuil0,604

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1140,139
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0070,019
Communication savante0,0190,015
Science ouverte0,0030,019
Intégrité de la recherche0,0050,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,004

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,452
Écart entre enseignants0,404 · 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
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

Citations0
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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