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Enregistrement W4386496278 · doi:10.1371/journal.pgph.0002355

Incentivizing an exodus: The implications of recruiting nurses from low-middle income countries to high-income countries

2023· article· en· W4386496278 sur OpenAlexaffabout
Émilie Bortolussi‐Courval, Natalie Stake-Doucet, Birgit Umaigba

Notice bibliographique

RevuePLOS Global Public Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Workforce Issues
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversité de MontréalMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLow and middle income countriesMiddle incomeHigh income countriesDeveloping countryDemographic economicsEconomicsBusinessLabour economicsEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent months, to palliate against a shortage of nurses, several high-income countries (HICs) have turned to low and middle-income countries (LMICs) to recruit nurses to their healthcare systems, despite the global nursing shortage disproportionately affecting LMICs [1]. This approach is ill-conceived. High-income countries do not have a shortage of registered nurses (RNs); they have a shortage of healthcare institutions providing necessary and sustainable working conditions, leading to a loss of nurses In Canada, the number of vacant RN positions increased from 10,400 to 22,400 (85.8%) from 2019-2021, despite a net growth of 7910 nurses (+2.5%) from 2020-2021 Rather than resorting to recruiting nurses overseas, governments should implement other solutions with documented success: safe nurse-patient ratios and measures to protect nurses from structural and workplace violence.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études 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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,186
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,116
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,315 · 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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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