Notice bibliographique
Résumé
Il est reconnu que les infirmieres praticiennes (IP) possedent des connaissances et des competences propres et qu’elles jouent un role dans la recherche en dirigeant ou en collaborant a des projets. Les infirmieres praticiennes sont des infirmieres autorisees qui ont suivi une formation supplementaire, souvent une maitrise, et qui sont en mesure d’exercer dans un champ de pratique plus large (Donald et al., 2010; Kaasalainen et al., 2010). Elles ont notamment la capacite d’etablir des diagnostics, d’ecrire des ordonnances, de commander des analyses en laboratoire et d’adresser les patients a un specialiste (Sangster-Gormley, 2016). La recherche prouve depuis 40 ans que les IP prodiguent des soins surs et efficaces (Horrocks, Anderson et Salisbury, 2002; Mundinger, Kane, Lenz et Trial, 2009; Sackett et al., 1974; Sangster-Gormley, Frisch et Schreiber, 2013). Jusqu’a present, la recherche effectuee par des IP au Canada a surtout porte sur les soins primaires (Burgess et Purkis, 2010; Heale, 2012; Roots et MacDonald, 2014; Russell et al., 2009; Sangster-Gormley, Martin-Misener et Burge, 2013; Way, Jones, Baskerville et Busing, 2001). Cependant, les infirmieres praticiennes exercent de plus en plus dans des domaines hautement specialises, y compris dans des contextes d’oncologie aigue ou communautaire (Stahlke Wall et Rawson, 2016). Cette evolution vers des champs de pratique specialises ouvre des horizons de recherche stimulants pour les IP au Canada, et fait ressortir l’importance de reconnaitre l’experience unique de ces dernieres en soins de sante. Le present article a pour but d’etudier les perspectives de recherche pour les IP, particulierement en oncologie, et de discuter brievement des activites de diffusion des connaissances.
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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 | 0,003 | 0,015 |
| 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 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,169 | 0,094 |
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 ».