Notice bibliographique
Résumé
A registered nurse of questionable professional competence, with a dodgy employment record, a history of mental illness and substance abuse, remains employed and ultimately murders eight vulnerable seniors, attempts to murder four others, and assaults another two over the course of a decade.At least those are the ones for which Elizabeth Wettlaufer offered a confession.Like most nurses and citizens, I was horrified by the revelation of multiple homicides at the hand of one of us.How could such a confluence of incompetence, mental illness and addiction, and willful murder go undetected for so long by so many?Notwithstanding that she is serving eight concurrent life sentences, Elizabeth Wettlaufer provided her own insights as to what system changes would have limited her capacity to kill: a) better controls on drugs such as insulin, b) better visibility and monitoring of activities within medication rooms, c) active mental health follow-up for persons/health care givers like herself, and d) provision of advocates for seniors with dementia (Dubinski 2018).Albeit all reasonable and actionable suggestions from the mind of a serial killer but let's be honest, a much higher bar of accountability, actions and preventive measures are being expected from our profession.
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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 | 0,007 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,011 |
| Communication savante | 0,007 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,008 |
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 ».