MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2774605089 · doi:10.13162/hro-ors.v5i3.3154

Americanizing Canadian Nursing: Nursing Regulation Drift

2017· article· fr· W2774605089 sur OpenAlexaffvenueabout
Kathleen MacMillan, Judith A. Oulton, Rachel Bard, Wendy Nicklin

Notice bibliographique

RevueHealth Reform Observer - Observatoire des Réformes de Santé · 2017
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Workforce Issues
Établissements canadiensMoncton HospitalDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNursingPsychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent regulatory changes mean Canadian nurses are writing a US-based entry to practice exam and a US company is assessing credentials of internationally educated nurses (IENs) for Canadian registration.This paper asserts that this policy direction has significant consequences for Canadian content and integrity of education programs, francophone parity in testing, and the future of primary health care and health system reform.Furthermore, writing a US exam means Canada is at risk of losing nursing human resources to the United States while trade agreements endanger Canadian nursing intellectual property.À la suite de changements de réglementation, les diplômés en science infirmière doivent passer un examen d'autorisation à pratiquer mis au point aux EU, et les diplômés internationaux en science infirmière sont évalués par une entreprise, elle aussi des États-Unis.Dans cet article, nous considérons que ces changements ont un impact significatif sur le contenu canadien et l'intégrité des programmes de formation, l'égalité de traitement dans l'évaluation pour les francophones et le futur des soins de santé primaire et la réforme des soins de santé.De plus, en uniformisant l'accréditation avec les EU, le Canada court le risque de laisser partir sa main d'oeuvre infirmière dans ce pays, au moment même où les accords commerciaux mettent en danger la propriété intellectuelle infirmière canadienne.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,762
Score d'incertitude au seuil0,884

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0360,015
Communication savante0,0150,004
Science ouverte0,0040,007
Intégrité de la recherche0,0080,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,002

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 Opus0,090
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,347 · 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
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

Citations8
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHealth Reform Observer - Observatoire des Réformes de SantéMême sujetGlobal Health Workforce IssuesTravaux en français237 207