The Fourth Industrial Revolution and its Implications for Nursing Education
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Rapidly emerging AI technologies provide promising opportunities in many industries, including healthcare. AI health technologies (AIHTs) have gained popularity within health systems due to their ability to sort and analyze vast amounts of research evidence, clinical data, and patient information. AI enables the identification of patterns that can enhance knowledge generation and improve decision-making. As a result of these capabilities to transform various aspects of health systems, nurses will need to function in vastly different roles and care delivery models as AIHTs become more pervasive in many healthcare systems. Increasing evidence in the literature shows how AI algorithms and robots are already changing the nurse's role in healthcare delivery. The emergence of new roles and models in the nursing profession will require changes in the core competencies and educational requirements of nurses in all domains of their practice, including administration, clinical care, education, policy, and research. As researchers delve deeper into the potential impacts of AI health technologies (AIHTs) on nursing, particularly in nursing education, it is essential to consider the implications of these developments for nursing education. How will today's nurses be trained to function in an everchanging healthcare system where AI is increasingly pervasive? This article discusses the implications of AI and the changes needed in nursing education to ensure that nurses can deliver quality care in healthcare systems as AI becomes pervasive.
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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 | 0,011 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,019 |
| Communication savante | 0,010 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,002 |
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 ».