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Enregistrement W2328743320 · doi:10.1097/cin.0000000000000124

Blogged Nursing

2015· article· en· W2328743320 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueCIN Computers Informatics Nursing · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Media in Health Education
Établissements canadiensMonsanto (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClosenessImmediacyViewpointsSocial mediaExperiential learningPsychologyNarrativeNurse educationNursingMedical educationPublic relationsMedicineWorld Wide WebPedagogyComputer sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Blogging within the health profession has grown in the recent past. This article aims to perform an analysis of the theoretical aspects of blogging, the use by professional nurses and students, benefits for patients, and, finally, an approach to the activities of Spanish nursing blogs. Blogs have great advantages as social communication tools. Immediacy in content update, closeness to information consumers, and compatibility with other Web 2.0 tools are points to be highlighted. Nurses use blogs for education and communication with other health professionals, students, and patients. For patients, therapeutic effects have been demonstrated in using blogging to share their health problems and express their experiential viewpoints. There are about 80 blogs written by Spanish nurses; most of them originated in the period between 2010 and 2012. These blogs are targeted to professionals (59%), patients (20%), or mixed (13%). There is a great heterogeneity in content: informative style (20%), opinion (28%), narrative (9%), experiential (2%), or humorous (2%). Nursing language is present in 15%, research and evidence-based practice in 13%, and protocols, guidelines, and procedures in 11% of them. We propose the need to plan institutional strategies for effective use of Web 2.0 resources as well as the need to unify criteria to provide quality content.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,519
Score d'incertitude au seuil0,523

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,170
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,264 · 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