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Enregistrement W2605619763

Nursing Education: where have we been; where are we going? Conferencia.

2007· article· es· W2605619763 sur OpenAlexaff
W. Dean Care

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2007
Typearticle
Languees
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth and Medical Education
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNursingMedicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La educación en Enfermería: ¿Dónde hemos estado; hacia dónde vamos?* La historia reciente de la educación en Enfermería tiene sus raíces en los hospitales-escuelas en Gran Bretaña en 1870. Este modelo de enseñanza fue muy útil ya que graduó miles de enfermeros calificados. A mediados del siglo XX, la educación de Enfermería se movió a instituciones de educación superior. Esta tendencia se debió, en gran medida, a las crecientes expectativas de la población por contar con profesionales de la salud con más alta calificación. Los cambios de la academia son el resultado del vasto cúmulo de conocimientos que se está generando en todo el mundo. Ya no es posible darles a nuestros estudiantes todo el conocimiento existente en Enfermería. Esto significa que la tendencia de enfocarse en los contenidos solamente necesita cambiar. Es necesario que se les provea a los estudiantes con las herramientas que los enseñen a pensar, que promuevan la comprensión y el aprendizaje para toda la vida. Este artículo presenta importantes reflexiones sobre cómo la educación de Enfermería en un contexto universitario puede preparar profesionales competentes y bien educados. La creación de la Facultad de Enfermería y el desarrollo de un proyecto de colaboración para el fortalecimiento de esta especialidad en Cuba, están impul-sando su avance como ciencia en nuestro país. La introducción del doctorado en Ciencias de la Enfermería y la revisión del Programa de su Maestría asegurarán que las futuras generaciones de los profesionales de esta Carrera tengan el nivel más alto de aprendizaje en un contexto centrado en el estudiante.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil0,272

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0090,008
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0810,022

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 Opus0,395
Tête enseignante GPT0,667
Écart entre enseignants0,272 · 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
GenreAutre

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
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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