Notice bibliographique
Résumé
Out of clutter, find simplicity.From discord, find harmony.In the middle of difficulty, lies opportunity.-Albert Einstein (Calaprice 1996) This is the final issue of the Canadian Journal of Nursing Leadership (CJNL) for 2021, and the final issue for this editor-in-chief.It is with some reluctance that I step away from this role, but I am a firm believer in knowing when your expiry date is pending.When I took over CJNL from Dorothy Pringle in 2010, the task seemed daunting -what big shoes I had to fill -and almost immediately, imposter syndrome took hold of my psyche.But clearly, I forged ahead, and more than 10 years later, I have reflected on my editorial tenure, but more about that later.The events of the past two years, and perhaps many months yet to come, may well be remembered as the greatest societal disruption of our lifetime, as citizens, nurses and leaders.Adding up to a loss of more than 5.3 million lives worldwide to date (WHO 2021), the pandemic has challenged our leadership in ways we could never have imagined.The devastating path has been indiscriminate, and the collateral damage significant, particularly within healthcare settings and among clinicians.The escalation of workplace violence and racism, the intensification of woefully inadequate staffing, impossible spans of control and unreasonable nurse-patient ratios are, perhaps, finally at a critical tipping point.The tragic failings in long-term care and intensifying nursing shortages have flagged the dire state of affairs.Tired of dealing with all of the aforementioned issues and more, nurses are leaving the profession in droves.They are justifiably choosing self-preservation over exhaustion and quitting rather than submitting to forced overtime and untenable work environments.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,008 |
| Communication savante | 0,014 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 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 ».