Notice bibliographique
Résumé
It is my honor to introduce you to the inaugural issue of Asian Pacific Island Nursing Journal.As an East-West Center Grantee during my doctoral education, I was exposed to many cultural groups from the East and their acculturation and assimilation issues.Most of the research at that time focused on the East with a few Western studies on cross-cultural methodologies and psychological and sociological areas such as emotions and marriage and family.There was little research specific to Asian Pacific health except in comparison to the majority group or a few seminal medical studies.Later, in my role as professor and associate dean for research at the University of Hawaii I noticed a great deal of interest in nursing related to culture and cultural differences in health care and individual responses to illnesses.Then, there was one journal dedicated to the health of this fastest growing population.My grants through the National Institute of Health institutes such as the National Institute for Nursing Research, the National Institute for Child Health Development, and the National Institute for General Medical Science, all focused on Asian and Pacific Islander health disparities.In addition, training grants such as the Minority Access to Research Careers and the Health Services Research Award for a PhD program focusing on Asian Pacific Islander development as scientists increased my awareness and need to share these findings.Another observation was that most studies combined and reported data on the different Asian and Pacific Islands cultures as if they were similar to each other, although each had specific and distinct health issues, needs, and responses.This
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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 | 0,005 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,009 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,105 | 0,083 |
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 ».