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Enregistrement W2417471703

[From caring practices to nursing sciences].

2006· article· en· W2417471703 sur OpenAlexaboutno aff
Nicole Pierre-Jeanguiot

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth, Medicine and Society
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutonomyCurriculumCompetence (human resources)Nursing scienceNursingAmbivalenceNurse educationHuman scienceMedicineMedical educationPsychologySociologyPedagogyPolitical scienceSocial science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary of the thesis: Nurse training was born in the 1870's spurred on by doctors from the Red Cross and in the state-owned hospitals of Paris. Leonie Chaptal played a fundamental role in the elaboration of the first curriculum, a curriculum based on the knowledge which is useful for the nurse to assist the doctor. However, school based in France from Florence Nightingale's trend emphasize the professional autonomy of the nurse. Nursing training and profession therefore evolve in an ambivalence which leads to develop either "caring techniques" close to medical techniques, or a financial autonomy claimed by the "appropriate role" and the nursing clinical approach. Today the nursing profession finds itself in the heart of reforms: transfer of competence, validation of the acquired knowledge from experience, reform of the curriculum with a possible connection with the university. Having defined the criteria of the science by taking example on the model of the sciences of education, the study of nursing research published in the ARSI from 1985 in 2005 shows that nursing research exits and gives a general idea of investigated subjects, often referred to human sciences; hence a first approach of reference sciences, on which nursing sciences can establish and develop, knowing that the title nursing sciences is only used in Quebec.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,006

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 Opus0,161
Tête enseignante GPT0,470
Écart entre enseignants0,308 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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
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