An Innovative and Comprehensive Approach to Nursing Workforce Sustainability in Nova Scotia
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has revealed long-standing deficiencies with existing nurse recruitment and retention approaches, resulting in critical shortages of nursing capacity that are set to worsen without appropriate action. Decades of evidence and experience suggest that a multi-pronged approach that fosters an enabling and supportive work environment for nurses across all stages of their working lifespan will be required to build a more sustainable nursing workforce. This paper demonstrates Nova Scotia's innovation in creating a comprehensive, evidence-informed approach to nursing workforce planning and management, including key strategic areas of action related to (1) facilitating entry into the workforce, (2) investing in the active workforce and (3) enhancing support for and managing attrition of the workforce. This paper also offers nursing leaders a series of reflections on current learnings in the implementation of this innovative and person-centred approach to nursing workforce sustainability. Recognizing the pressing need for action, Nova Scotia Health and provincial leaders have and are implementing strategic innovations to enhance the nursing workforce. These include: (1) investment in organizational capacity for evidence-based innovation, (2) development of collaborative relationships between both internal stakeholders and community partners and (3) creation of mechanisms for meaningful engagement and co-design of locally relevant innovative solutions.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».