[Positive deviance: concept analysis using the evolutionary approach of Rodgers].
Notice bibliographique
Résumé
Positive deviance is a relatively new concept in healthcare. Since 2006, it has been applied to infection control in order to increase the awareness to good hand hygiene practices. This article focus on presenting analytical results of this concept using the evolutionary approach of Rodgers based on the philosophical postulate that concepts are dynamical and changing with time. For doing so, a census of the writings in nursing, medicine and psychology was carried out. By going through the CINAHL, Medline and PsyclNFO databases using positive deviance as a keyword for the time period: 1975 to May 2012, and in accordance with the method of Rodgers, ninety articles were retained (30 per discipline). The analysis enables one to notice that positive deviance described as an individual characteristic at first, is now used as a behavioral changing approach in nursing and medicine as well. At the end of the analysis and apart from this article, positive deviance will be used in order to study the practice of nurses that adheres to hand hygiene despite limiting constraints within hospital. We will then be able to continue the development of this concept in order to bring it, as Rodgers recommends, beyond the analysis. It would then be an important contribution to good nursing practices in the field of infection control and prevention.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,025 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,024 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,011 |
| Communication savante | 0,007 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».