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Enregistrement W4399739456 · doi:10.25071/2291-5796.162

Striving for Health Equity Through Nursing Education: A Critical Examination of Non-traditional Community Health Placements

2024· article· en· W4399739456 sur OpenAlexaffvenue
Morgan Magnuson, Shannon Vandenberg, Laura Vogelsang

Notice bibliographique

RevueWitness The Canadian Journal of Critical Nursing Discourse · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFood Security and Health in Diverse Populations
Établissements canadiensUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEquity (law)NursingHealth equityHealth educationCommunity healthMedicinePsychologyPolitical sciencePublic health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Undergraduate nursing programs are increasingly using non-traditional community health placements within their curricula, though their impact on the organizations and clients they serve has not been widely explored. Therefore, this article aims to examine the use of non-traditional community health placements in undergraduate nursing programs using the political economy of health inequities as an analytical framework. We discuss the limits of non-traditional placements in addressing health inequities, suggesting our work contributes to the perception that something is being done to address the dual unregulated drug poisoning and housing crises while failing to tackle their root causes. We theorize that non-traditional health placements allow nursing programs to continue to graduate enough nurses to meet increasing workforce demands under prolonged austerity measures that have reduced funding to both post-secondary institutions and public health. Finally, we discuss strategies to mitigate harm and commit to more equitable partnerships. Keywords: political economy of health inequities, health equity, non-traditional placements, community health nursing, nursing education

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)0,034
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,042
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,973
Score d'incertitude au seuil0,179

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0340,042
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0240,051
Communication savante0,0150,010
Science ouverte0,0030,016
Intégrité de la recherche0,0050,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,301
Tête enseignante GPT0,581
Écart entre enseignants0,279 · 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'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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