Sigma Theta Tau International Position Statement on Evidence‐Based Practice February 2007 Summary
Notice bibliographique
Résumé
Authored on behalf of the Sigma Theta Tau International 2005-2007 Research and Scholarship Advisory Committee: Laura Cullen, RN, MA, APN, Evidence-Based Practice Coordinator, Research, Quality and Outcomes Management, Department of Nursing Services and Patient Care, University of Iowa Hospitals and Clinics, Iowa City, Iowa. Alba DiCenso, RN, PhD, CHSRF/CIHR Chair in Advanced Practice Nursing, Director of the CHSRF/CIHR Ontario Training Centre in Health Services and Policy Research, McMaster University School of Nursing, Hamilton, Ontario, Canada. Rhonda Griffiths, RN, Cm, BEd Nursing, MSc(Hons), PhD, Professor of Nursing, University of Western Sydney, Director of the South West Sydney Centre for Applied Nursing Research (CANR), Director of the NSW Centre for Evidence Based Health Care (The Joanna Briggs Institute), Sydney, New South Wales, Australia. Brendan McCormack, RGN, DPhil(Oxon.), BSc(Hons.), PGCEA, RMN, DPN Coordinator, Director of Nursing Research and Practice Development, Royal Group of Hospitals, Belfast and University of Ulster at Jordanstown, Adjunct Professor, Faculty of Medicine, Nursing & Health Sciences, Monash University, Melbourne, Australia Belfast, Northern Ireland. Jo Rycroft-Malone, RN, PhD, MSc, BSc(Hons), Wales Reader in Health Services Research; Centre for Health-Related Research; School for Healthcare Sciences; College of Health & Behavioural Sciences; University of Wales, Bangor, Wales.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».