Notice bibliographique
Résumé
Throughout the COVID-19 pandemic, frontline healthcare workers around the globe provided exceptional patient care despite fears of infection, shortages of staff and supplies, and the frustrations of trying to treat a novel pathogen. At the same time, COVID-19 exposed deep and systemic risks to healthcare team members' physical, psychological, and emotional safety driving burnout to crisis levels. Burnout is arising not only from the emotional toll of caring for sick and dying patients, but COVID-19 also exposed flaws in our health system and infrastructure. Systemic inequities were amplified as COVID-19 disproportionately impacted people of colour and Indigenous community members. A renewed and expanded definition of safety is needed to restore trust, recruit, and retain individuals to the healing professions, enable care to be provided with the greatest skill and humanity, and ensure the well-being of every person working in healthcare. In collaboration with CEOs of a diverse group of health systems in the United States, the author drafted a Declaration of Principles that expands the definition of safety to include safeguarding psychological and emotional well-being of team members, promoting health justice by declaring equity and anti-racism as core components of safety, and ensuring physical safety, which includes a zero-harm program to eliminate workplace violence, both physical and verbal. We invite Canadian leaders to embrace these concepts and commit to supporting team member safety and well-being as an essential foundation for public health. We must humanize healthcare and the time to act is now.
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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 | 0,039 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,053 |
| Communication savante | 0,026 | 0,035 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,025 | 0,052 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,005 |
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 ».