Nursing professionalization and welfare state policies: A critical review of structural factors influencing the development of nursing and the nursing workforce
Notice bibliographique
Résumé
Nursing professionalization is both ongoing and global, being significant not only for the nursing workforce but also for patients and healthcare systems. For this reason, it is important to have an in-depth understanding of this process and the factors that could affect it. This literature review utilizes a welfare state approach to examine macrolevel structural determinants of nursing professionalization, addressing a previously identified gap in this literature, and synthesizes research on the relevance of studying nursing professionalization. The use of a welfare state framework facilitates the understanding that the wider social, economic, and political system exercises significant power over the distribution of resources in a society, providing a glimpse into the complex politics of health and health care. The findings shed light on structural factors outside of nursing, such as country-level education, health, labor market, and gender policies that could impact the process of professionalization and thus could be utilized to strengthen nursing through facilitating increased professionalization levels. Addressing gender inequalities and other structural determinants of nursing professionalization could contribute to achieving health equity and could benefit health systems through enhanced availability, skill-level, and sustainability of nursing human resources, improved and efficient access to care, improved patient outcomes, and cost savings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».