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Enregistrement W4312995373 · doi:10.2196/42516

Nurses’ Perceptions of Climate Change: Protocol for a Scoping Review

2022· review· en· W4312995373 sur OpenAlexafffundvenue
Thierno Diallo, Anouk Bérubé, Martin Roberge, Pierre Paul Audate, Stéphanie Larente-Marcotte, Édith Jobin, Nisrine Moubarak, Laurence Guillaumie, Sophie Dupéré, Anne Guichard, Isabelle Goupil‐Sormany

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2022
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Health Impacts
Établissements canadiensInstitut National de Santé Publique du QuébecUniversité LavalCentre hospitalier de l'Université LavalCentre hospitalier universitaire de Québec
Organismes subventionnairesUniversité Laval
Mots-clésCINAHLGrey literatureExploratory researchInclusion (mineral)MEDLINEPerceptionProtocol (science)Climate changeSystematic reviewPsychologyMedicineNursingPsychological interventionAlternative medicinePolitical scienceSociologySocial psychologySocial scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Climate change is a major threat to human health. Nurses are in contact with patients suffering from the effects of climate change in their daily work. Therefore, they need to be involved in combating it at both the individual and collective levels. However, there is still very little known about nurses' perception of climate change and their role toward it. A few recent studies have embarked on the process of examining the perceptions of these health professionals relative to climate change, but no exploratory review of the literature has been conducted on nurses' perception of this phenomenon. OBJECTIVE: The purpose of this protocol is to develop a research strategy for an exploratory review of the literature focused on identifying nurses' perceptions of climate change. METHODS: Firstly, with the help of a specialized librarian, we defined keywords and their combinations, using an iterative process, to develop a documentary search strategy. This strategy was tested in the following four bibliographic databases: MEDLINE (PubMed), CINAHL, Embase, and Web of Science. A search of the grey literature will also be conducted to supplement the results of the bibliographic database search. The next step will be for 2 members of the research team to carry out a 2-stage selection process using the web-based systematic review software Covidence. They will carry out this selection process independently, with the aim of identifying relevant studies that meet the inclusion criteria for our exploratory review. Finally, data on year of publication, authors, geographic area, article type, study objectives, methodology, and key findings will be extracted from selected articles for analysis. The data will be analyzed by the research team based on an in-depth examination of the findings and will be directed toward answering the research question and fulfilling the study's objective. RESULTS: The results will help in defining nurses' perceptions of climate change more clearly as well as the role they can play and what they need to be able to bring forward solutions to this phenomenon. The findings should also serve to guide the health sector and nursing faculty's interventions aimed at preparing health professionals to act on the potential threats associated with climate change. CONCLUSIONS: The preliminary search suggests a possible gap between the importance of the nursing role in addressing the health impacts of climate change and the nurses' lack of knowledge and awareness on this matter. The results will allow for raising nurses' awareness of their role in the fight against climate change and the ways to address its health effects. This study will also open up new research perspectives on how to equip nurses to better integrate response to climate change issues into their professional practice. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/42516.

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)0,106
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,122
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,106
Score d'incertitude au seuil0,562

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1060,122
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0060,007
Méta-épidémiologie (sens large)0,0130,014
Bibliométrie0,0160,014
Études des sciences et des technologies0,0070,006
Communication savante0,0080,010
Science ouverte0,0050,007
Intégrité de la recherche0,0100,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0840,016

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 Opus0,788
Tête enseignante GPT0,713
Écart entre enseignants0,075 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations12
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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