Notice bibliographique
Résumé
Special Issue Editorial: 7th In Sickness & In Health International Research Conference: Technologies, Bodies & Health Care F rom 7-9 June 2018 we gathered on the Rozelle Campus of the University of Tasmania, inSydney, Australia to extend the tradition of the In Sickness and In Health Conferences. These conferences were born from like-minded individuals (Helsinki-7) who were interested in creating an international network of critical health scholars and scholarship in relation to power, practice and ethics in health care. At the 7th In Sickness and In Health: Technologies, Bodies and Health Care we came from around the world to engage in critical discussions regarding technology and its interface with the social and material body in health and illness. Nowadays, technologies have permeated and contributed to an ideology of effi ciency across the social, critical conversations are needed more than ever. With opportunities for critical discussions becoming increasingly rare and vitally important, I am very pleased to see us continue the conversation with an even wider audience through this special edition of Aporia – The Nursing Journal. Thank you to all authors who have contributed to this special edition of Aporia – The Nursing Journal. I also extend my gratitude to the Editor-in-Chief of Aporia – The Nursing Journal, Professor Dave Holmes, for the opportunity to continue engaging in critical conversations about the assemblages and relations between technologies, bodies and health. I hope that each and every one of you will fi nd the content of these papers thought provoking and inspiring. I look forward to continuing our conversations at the 8th conference 10-12 June, 2020: People, Origin and the End of the Universe, Lleida, Spain. https://isihconference.com/isih-2020/ Rochelle Einboden, RN, PhD Conference Chair In Sickness & In Health Conference
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».