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Enregistrement W4310737698 · doi:10.1097/naq.0000000000000561

Nursing The Future 2.0

2022· article· en· W4310737698 sur OpenAlexaff
Judy Boychuk Duchscher, Kathryn Corneau

Notice bibliographique

RevueNursing Administration Quarterly · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Workforce Issues
Établissements canadiensThompson Rivers UniversityCanadian Nurses Association
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrassrootsRestructuringWorkloadDeliverableNursingProfessional developmentHealth carePublic relationsBusinessMedicinePolitical scienceMedical educationManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For newly graduated nurses (NGNs), the characteristically challenging and dynamic period of transition from student to professional practitioner is being further strained by global crises and the uncertainty and insecurity they motivate, health care systems and institutional restructuring, and extreme workload burdens. A novel approach to aiding the transition of NGNs is detailed in this article, culminating in the offering of an inclusive framework of potential strategies aimed at supporting NGNs and those who lead, manage, and educate them. This approach outlines strategies of support deliverable by both centralized and local means and acknowledging contemporary needs such as workload burdens and generationally-sensitive employee needs. Nursing The Future is a platform that uniquely situates an evidence-based, grassroots-driven response to the needs of NGNs, while encouraging collaborative partnering of health care institutions with governmental, professional, and regional advanced education bodies. This is the second article in a 2-part series that builds on the historical and developmental intents of Nursing The Future as an organization and outlines how evidence-informed, creative, and affordable grassroots-driven supports may be offered to NGNs for the purpose of sustaining and advancing our future nurse professionals.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,261
Score d'incertitude au seuil0,874

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0160,007
Science ouverte0,0010,010
Intégrité de la recherche0,0060,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2610,201

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,401 · 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
GenreÉditorial

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

En bref

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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