MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4283461697 · doi:10.1111/jan.15332

Enculturating, embedding and investing in fundamental care in an academic health science centre

2022· article· en· W4283461697 sur OpenAlexaff
Jane Merkley, Kara Ronald, Nely Amaral, Lily Yang, Leanne Ginty, Lianne Jeffs

Notice bibliographique

RevueJournal of Advanced Nursing · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterprofessional Education and Collaboration
Établissements canadiensUniversity of TorontoSinai Health System
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth careBlueprintEngineering ethicsPublic relationsCall to actionSociologyPolitical scienceMedical educationMedicineBusinessEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: This manuscript aims to provide a discursive description of how one academic health care centre is enculturating, embedding and investing in the fundamental care framework and lessons learned that can serve as a blueprint for other organizations. BACKGROUND: A call to action to focus on fundamental care is not new as the initial Fundamentals of Care (FoC) Framework has been evolving over the last decade through efforts lead by the International Learning Collaborative (ILC). Now more than ever, there is a pressing need for leaders to influence a humane, compassionate evidence-informed approach to the COVID-19 pandemic and beyond by embedding an FoC framework and focusing on fundamental care as part of their academic mandate and daily care practices. DESIGN: This discursive paper delineates an evolving and ongoing enculturation, embeddedness and investment in advancing fundamental care as part of a larger academic practice strategy and quality improvement plan that is evidence-informed and collaborative in nature. METHOD: The action framework (value, talk, do, own and research fundamental care) developed by ILC guides efforts to how the FoC framework was embedded into one academic health science centre's strategic directions, academic practice strategy, professional practice model, quality plan and research and innovation platform. CONCLUSION: An overview of how we leveraged the FoC and ILC Leadership frameworks in our efforts to enculturate, embed and invest in advancing fundamental care and lessons learned that may inform other healthcare organizations in their efforts. IMPACT ON NURSING SCIENCE, PRACTICE OR DISCIPLINARY KNOWLEDGE: Underpinning all of our efforts is the integral value we place on fundamental care to guide how we practice, educate and learn, discover and innovate and lead at x. We shared how we value, talk, do, own and research fundamental care by having it embedded into our strategic directions, academic practice strategy, professional practice model, quality aims and research and innovation platform. PATIENT OR PUBLIC CONTRIBUTION: No Patient or Public Contribution.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,089
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,054
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,089
Score d'incertitude au seuil0,469

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0890,054
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0210,044
Communication savante0,0340,016
Science ouverte0,0050,042
Intégrité de la recherche0,0070,020
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,518
Écart entre enseignants0,477 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Advanced NursingMême sujetInterprofessional Education and CollaborationTravaux en français237 207