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Enregistrement W2606528519

Éditorial—Collaboration spéciale : Préparer le futur : renforcer le leadership des soins infirmiers en oncologie dans le contexte des organisations professionnelles de soins infirmiers en oncologie

2017· article· fr· W2606528519 sur OpenAlexaboutno aff
Tracy Truant, Raymond J. Chan

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2017
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth, Medicine and Society
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesArt
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chaque infirmière est un leader. Plutôt que d’être seulement confiné dans un rôle ou un titre de leadership traditionnel, le leadership infirmier se réalise dans les domaines de la réflexion critique, de l’intervention et de la représentation et se manifeste dans tous les rôles, les milieux et les domaines de la pratique des soins infirmiers. Lorsqu’un leadership infirmier de haute qualité est adopté, des résultats positifs sont démontrés tant pour les patients que les prestataires de soins et le système (Cummings et al., 2010; National Expert Commission, 2012; Wong, Cummings et Ducharme, 2013). Le leadership commence dès les études universitaires et se poursuit pendant toute la carrière d’infirmière. Dans ce contexte, le leadership infirmier consiste à regarder au-delà des soins infirmiers pour les considérer non pas que comme un ensemble d’actes de soins scientifiques qui peuvent changer la vie d’une personne, mais aussi comme un engagement de toute une vie envers une action politique pour faire évoluer le système. Pour y arriver, l’infirmière doit élargir son champ de vision, et plutôt que de se concentrer uniquement sur l’individu soigné ou le contexte local, avoir une vue d’ensemble de la population et du contexte global (Association des infirmières et infirmiers du Canada, 2009; Institute of Medicine, 2010; International Council of Nurses, 2016; Commission nationale d’experts, 2012).

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,053
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: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,109

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,053
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0050,005
Communication savante0,0110,008
Science ouverte0,0050,003
Intégrité de la recherche0,0210,021
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0330,017

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 Opus0,532
Tête enseignante GPT0,630
Écart entre enseignants0,098 · 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
GenreÉditorial

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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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