Nursing research in Latin America: priorities and possible solutions to move it forward
Notice bibliographique
Résumé
Nursing research has allowed for the evolution of the discipline in areas such as the study of the ontology of care, the organization of health services, the organization of schools and faculties, nursing education, and nursing interventions and practices. Although nursing research has been growing in Latin America, it does not compare with the research being conducted in other health disciplines, and the need for nursing research in the region is still great. This article is the result of a reflection on nursing research in Latin America and aims to identify some of the research priorities in this region and possible solutions. The main priorities for nursing research are related to nursing interventions and innovations. There is also a need for more research in partnership with vulnerable groups and further research on public policy needs, interprofessional collaboration and practice, and nursing human resource planning. To address these priorities, it will be necessary to facilitate the involvement of community stakeholders and clinical practice nurses as well as the development of collaborations between researchers from different Latin American countries. Considering the complexity and diversity of the contexts in which nurses in Latin America work, it will also be necessary to develop nursing theories specific to regional contexts. By implementing some of the solutions proposed in this article, it may be possible for nursing research to further develop its potential to address many health challenges in Latin America.
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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 | 0,107 | 0,070 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,017 |
| Communication savante | 0,026 | 0,030 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,021 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».