“It Takes a Virtual Village” Achieving Magnet Redesignation Amidst the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
This article outlines how a Canadian hospital achieved the American Nursing Credentialing Center Magnet Recognition Program redesignation after participating in a virtual site visit (VSV) appraisal process amidst the COVID-19 pandemic. Within our current COVID-19 landscape, being a resilient Magnet-designated organization is paramount. In this context, the American Nurses Credentialing Center (ANCC) has developed a VSV model that (1) extends the use of audio/video (A/V) conferencing technology to showcase nursing excellence; (2) maintains the integrity of the appraisal process; and (3) ensures the safety and well-being of staff, patients and their care partners, and the appraisers. Key narrative insights are highlighted around planning and on-site execution of a successful VSV. The redesignation is a culmination of several stakeholders' efforts who shared their sense of pride, inspiration, and accomplishment during the VSV. The redesignation status notification exemplifies resiliency and was welcomed amidst uncertainty with the evolving COVID-19 pandemic. The planning and on-site implementation plan may serve as a blueprint for others who will be engaged in a VSV as part of their designation or redesignation journey. Insights are shared around preparing for the VSV, hosting the VSV, and achieving the ANCC Magnet Recognition Program redesignation.
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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 | 0,016 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,026 | 0,014 |
| Communication savante | 0,015 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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; 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 ».