ARTICLE HELENE HUDSON : Soutien apporté aux Autochtones, aux Inuits et aux Métis dans un service d’oncologie : mon expérience comme infirmière pivot attitrée
Notice bibliographique
Résumé
J’ai passé ma jeunesse et une grande partie de ma carrière d’infirmière dans une région éloignée de la Basse-Côte-Nord du Québec. En tant qu’infirmière responsable d’une population d’environ 400 habitants, j’ai connu mon lot d’expériences risquées. Les dispensaires sont très différents des établissements de santé traditionnels. Il n’y a pas de laboratoire, pas de radiologie, pas d’ultrasons et parfois, pas de médecin. Le soutien vital de la communauté, ce sont les infirmières. Les urgences se produisent rarement au dispensaire, et transporter un patient à l’hôpital peut être extrêmement difficile. Cependant, une forte solidarité existe dans chaque village de la région. Les membres de la communauté peuvent être le plus grand atout dans le rétablissement des patients blessés ou malades. Ils sont votre bras droit, et parfois vos seuls bras en fait. J’ai transporté des patients en motoneige et en traîneau en hiver, sur une civière dans ma propre camionnette en été : mon style de soins infirmiers rime avec débrouillardise.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,003 |
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 ».