Historical evolution of the training of human resources in Nursing in Pinar del Río. 1961-2004
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: the program of training of human resources in Nursing undertaken in recent years has allowed the graduation of a significant number of nurses who have increased in quantity and quality for years as a necessary and possible way to raise the quality of the training of human resources in health. Objective: to describe the historical evolution of human resources training in Nursing in Pinar del Río from 1961 to 2004. Method: probabilistic sampling of the target group was made up of 100 professors and 80 graduates, for a total of 180. Non-standardized interviews and questionnaires were applied having a historical cultural approach that allowed analyzing the origin and development of the evolution of the training of nurses. Descriptive statistics was the method used. Results: the period from 1965 to 1976 concluded with the graduation of 1 876 graduates in the first School of Nursing and at Marina Ascuy Labrador in the period of 1975-2004. After this period they are trained at Simon Bolivar Health Polytechnic Institute and conclude with the graduation of 5 757 nursing technicians, which made a great impact on the contribution of human resources. Conclusions: the training of human resources in nursing increases the quality of care to people, family and community; it is a priority in the country. In Pinar del Río its beginning included the formation of Nursing Assistants and Technicians.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».