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Enregistrement W4381800909 · doi:10.1590/1980-220x-reeusp-2022-0446en

International Family Nursing Association: toolkit of resources for caring for refugee/migrating families

2023· article· en· W4381800909 sur OpenAlexaff
Fernanda Lise, Donna Marvicsin, Debbie Sheppard-LeMoine, Norma Krumwiede, Yuuko Mabrey Johnson, Maria do Céu Barbieri‐Figueiredo

Notice bibliographique

RevueRevista da Escola de Enfermagem da USP · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMigration, Health and Trauma
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRefugeeFamily resilienceNursingPsychological interventionIntervention (counseling)Family caregiversPsychological resilienceFamily reunificationImmigrationMedicinePsychologyPolitical scienceSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To report the experience of the International Family Nursing Association (IFNA) Practice Committee on developing a Toolkit of resources to care for refugee/migrating families as a response to the global migration and refugee crisis. METHOD: Qualitative and descriptive study, experience report, which describes the development of a toolkit of resources for caring for refugee/migrating families. RESULTS: The development of this Toolkit of resources to care for refugee/migrating families is supported by current literature related to family-centered evaluation and intervention, culturally sensitive practice based on family strengths; statements of positioning on immigrant and refugee families; and nursing and health organizations that addressed the health of the refugee family. CONCLUSIONS: The dissemination of the resources available in the Toolkit can support nursing practices, drive qualified approaches to assessments and interventions, capable of promoting family resilience as they adapt, providing well-being, and leading to the healing of traumas and adversities experienced by families in the process of migration or refuge.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
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: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,009
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,005

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,330 · 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
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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