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Enregistrement W4309791180 · doi:10.18192/aporia.v14i2.6416

Nurses whistleblowing during the COVID-19 pandemic: Content analysis of the “Je dénonce” platform

2022· article· en· W4309791180 sur OpenAlexaffvenueabout
Amélie Perron, Caroline Dufour, Emily Marcogliese, Marilou Gagnon

Notice bibliographique

RevueAporia · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDisaster Response and Management
Établissements canadiensUniversity of VictoriaUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Cryptographic nonceContent analysisNursingPublic relationsHealth carePublic health2019-20 coronavirus outbreakPolitical sciencePsychologyMedicineSociologyLawComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Whistleblowing about critical issues by care staff is an essential component of any well-functioning health care system. During a pandemic, rapid communication of critical information is essential to identify and solve problems. In times of crisis, however, this kind of communication is difficult. In the province of Quebec, Canada, testimonies from nurses, licensed practical nurses (LPNs), and other health professionals during the COVID-19 pandemic indicate that the province’s health care settings have met whistleblowers’ concerns with insufficient corrective measures and, in some cases, retaliation against whistleblowers themselves. This crisis led a union to create an online platform to collect testimonials from the public and quickly make them available to the public and the media. By presenting a content analysis of testimonials submitted by nurses and LPNs, this article aims, on one hand, to identify the issues raised and, on the other, to examine the role and usefulness of this kind of platform for nurses who engage in acts of whistleblowing.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,755
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,225
Tête enseignante GPT0,440
Écart entre enseignants0,215 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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