Discourse: A Call to Focus Our "Passion for Substance" on Family Violence
Notice bibliographique
Résumé
Why has family violence not been claimed by the Canadian nursing community as a vital issue for practice and research, when violence has affected the health of most Canadian individuals, families, and communities? The prevalence of family violence in Canada is well documented (Canadian Centre for Justice Statistics, 2000; Statistics Canada, 1993), and research supports the fact that family violence is a major health issue with grave consequences for physical, emotional, and social well-being (Butler, 1995; Campbell, 2000; Campbell, Harris, & Lee, 1995). Yet violence is not addressed widely in Canadian nursing education, research, or practice. In this discussion, we explore the conditions that have contributed to this apparent disregard of violence in the Canadian nursing agenda, and the consequences of this neglect for responsive research, theory, policy, and practice. The Canadian Context Canadian geography, history, and politics pose a unique set of challenges for dealing with violence and abuse. The vastness of the country and its relatively sparse population act as barriers to the formation of teams, networks, and a critical mass of researchers and practitioners concerned with violence, and to the provision of adequate services, particularly in rural settings.
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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 | 0,054 | 0,067 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,087 | 0,184 |
| Communication savante | 0,035 | 0,041 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,030 |
| Intégrité de la recherche | 0,022 | 0,034 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».