Notice bibliographique
Résumé
I am writing regarding the May Special Feature, “Nursing and the Sustainable Development Goals: From Nightingale to Now.” Throughout my nursing career, I have held the belief that nurses should be more proactive in preventing illnesses instead of just treating them. As nurses, we are taught to think of our patients in a holistic manner: mind, body, spirit, and environment. My question is, why are we not taught to think of our communities holistically? Nursing needs to adopt a new model that incorporates public health. Public health should be a central focus of nursing. Nurses must stand up to be leaders in the community and develop activities and educational and wellness programs to prevent diseases and address the 17 Sustainable Development Goals outlined in the article. We can accomplish this by collaborating with other professions within the community. A university in England implemented a public health improvement theme in its undergraduate nursing program to build a foundation of knowledge and skills to help drive change.1 Public health concepts should be studied in more depth in our nursing programs. Maybe by empowering young nurses with the knowledge needed to promote health, not just treat the sick, we can finally see a major change in disease prevention. Laura L. Williams, BSN, RN, CVRN-BC Angleton, TX
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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 | 0,009 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,017 |
| Communication savante | 0,010 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,041 | 0,050 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,006 |
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 ».