Examining progression and degeneration of nursing science using Imre Lakatos’s methodology of scientific research programs
Notice bibliographique
Résumé
Over the years, nursing research and practice have been through remarkable transformations in response to evolving and emerging healthcare systems and practices. Regarding research, nurses moved beyond merely using the quantitative methodology to combining qualitative, quantitative and mixed methods. In practice, nurses have transitioned from the delivery of medical-based care to nursing theory-guided practice, evidence-based practice, knowledge translation and transformative practice. Some domains of nursing research and practice became progressive, while others degenerated. This paper aims to examine how different domains of nursing research and practice progress and degenerate using Imre Lakatos's methodology of scientific research programs. Lakatos differentiated scientific and pseudoscientific knowledge and coined the idea of scientific research programs. He believed that science in any discipline develops so that some programs are more progressive and others' degenerative. The degeneration and progression of programs occur steadily and rationally and are determined based on the extent of development and programs' potential to predict new solutions to old problems. Adopting this idea could enable nurses to critically analyse research programs in everyday knowledge development to use valid and legitimate programs for informing nursing practice.
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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 | 0,124 | 0,135 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,046 |
| Communication savante | 0,013 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| 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 ».