Can fundamental care be advanced using the science of care framework?
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: This manuscript aims to provide a description of an evidence-informed Science of Care practice-based research and innovation framework that may serve as a guiding framework to generate new discoveries and knowledge around fundamental care in a more integrated manner. BACKGROUND: New ways of thinking about models of care and implementation strategies in transdisciplinary teams are required to accelerate inquiry and embed new knowledge and innovation into practice settings. A new way of thinking starts with an explicit articulation and commitment to the core business of the healthcare industry which is to provide quality fundamental care. DESIGN: This discursive paper delineates an iteratively derived Science of Care research and innovation framework (Science of Care Framework) that draws from a targeted literature review. METHOD: The Science of Care Framework integrates caring science with safety and symptom sciences with implementation, improvement, innovation and team sciences. Each science dimension is described in terms of seminal and evolving evidence and theoretical explanations, focusing on how these disciplines can support fundamental care. CONCLUSIONS: The Science of Care Framework can serve as a catalyst to guide future efforts to propel new knowledge and discoveries around fundamental care and how best to implement it into clinical practice through a transdisciplinary lens. IMPACT ON NURSING SCIENCE, PRACTICE, OR DISCIPLINARY KNOWLEDGE: The Science of Care Framework can accelerate nursing discipline-specific knowledge generation alongside inter and transdisciplinary insights. The novel articulation of the Science of Care Framework can be used to guide further inquiries that are co-designed, and led, by nurses into integrated models of care and innovations in clinical practice.
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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 | 0,070 | 0,088 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,077 |
| Communication savante | 0,023 | 0,027 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».