Proceedings of the 2018 Asian American / Pacific Islander Nurses Association Conference: Local to Global--Future Directions for Research on Health Disparities
Notice bibliographique
Résumé
The Asian American / Pacific Islander Nurses Association’s 15th Annual International Conference was held September 22-23, 2018 at the Hilton Garden Inn, located in Southpoint, Durham, S.C. with 43 research presenters. The conference theme was Local to Global: Future Directions for Research on Health Disparities with a dozen internationally well-known leaders around the world as keynote and special session speakers. Drs. Hyeoneui Kim, PhD, MPH, RN; Duke University School of Nursing and Jeeyae Choi, PhD, RN; University of North Carolina Wilmington School of Nursing were co-chairs and led the conference topics which addressed the current trends and future directions of health disparity research among AAPIs. The abstracts published here represent concurrent sessions focusing on the topics of: Nurses as Leaders- from Bedside to Board Room Moderator; Emerging Evidence and Future Directions of Clinical Practice; Paradigm Shift in Nursing Education to Influence Patient and Staff Safety and Patient Care Outcomes; Culturally Tailored Chronic Disease Care to Improve Patient Satisfaction and Patient Care Outcomes; The Use of Technology in Nursing Research; and Leveraging Technology for Practice, Research, Education. As the only journal focusing on (API) health and nursing we hope these topics give a flavor of areas important to API.
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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 | 0,008 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,067 | 0,012 |
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 ».