MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4396804817 · doi:10.12927/cjnl.2024.27311

Implementing Strengths-Based Nursing and Healthcare: A Decade of Leadership and Learning in a Canadian Pediatric Rehabilitation Setting

2024· article· en· W4396804817 sur OpenAlexaffvenueabout
Ana DiMambro, Cindy Truong, Caitlin Strunc, Roxanne Halko, Irene Andress, Marilyn Ballantyne

Notice bibliographique

RevueNursing leadership · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChildhood Cancer Survivors' Quality of Life
Établissements canadiensHolland Bloorview Kids Rehabilitation Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNursingRehabilitationHealth carePsychologyPediatric nursingMedicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The nursing context in pediatric rehabilitation is that of caring for children with disabilities and complex developmental differences and health conditions in an ever-changing and demanding environment. Rehabilitation nurses aim to continuously advance nursing leadership, practice, education and research to meet service needs. Strengths-Based Nursing and Healthcare (SBNH) is a philosophy and value-driven approach that aligns with and enables the advancement of strengths-based rehabilitation nursing and family-centred care. This paper describes the leadership approach undertaken to implement SBNH in a Canadian pediatric rehabilitation hospital context over a 10-year period. We will share what we did and what we learned.

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)0,016
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,160
Score d'incertitude au seuil0,974

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0220,013
Communication savante0,0090,004
Science ouverte0,0030,008
Intégrité de la recherche0,0020,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,081
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,283 · 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'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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNursing leadershipMême sujetChildhood Cancer Survivors' Quality of LifeTravaux en français237 207