Japanese public health nurses’ culturally sensitive disaster nursing for small island communities
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To clarify the tacit knowledge of Japanese public-health nurses who administer culturally sensitive disaster nursing for small island communities. Design: Qualitative and inductive study. Sample: Eleven public-health nurses who provided disaster aid on one of six affected islands. Measurements: Semi-structured interviews, with qualitative analysis of data. Nursing actions that were based on consideration for islanders’ culture were categorized in terms of similarity. Results: Categories of culturally sensitive disaster nursing were identified for each disaster phase of the recovery process. These included confirming islanders’ safety and using existing interpersonal bonds to notify others (acute phase); assisting shelter management by facilitating the application of local rules and bonds (semi-acute phase); compensating for weakened neighbour-based relationships through public services (mid-term phase); and supporting the completion of necessary procedures by utilizing/adjusting islanders’ existing relationships with local government personnel (long-term phase). Cultural elements included interpersonal bonds and relationship, which emerged across phases. Conclusion: Public-health nurses should utilize culture not only to comfort islanders, but also to strengthen their sense of coherence and resilience as islander. They should also remember the nursing principle of compensating for a lack of self-care. To provide effective aid, the changes in cultural influences with recovery phases should be considered.
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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 | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; 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 ».