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Enregistrement W4400194631 · doi:10.3917/rsi.156.0007

Models for designing health-oriented nursing practice: Contributions to nursing practice and the nursing discipline

2024· article· fr· W4400194631 sur OpenAlexaff
Serge Daneault

Notice bibliographique

RevueRecherche en soins infirmiers · 2024
Typearticle
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMental Health and Psychiatry
Établissements canadiensPrairie Women's Health Centre of ExcellenceUniversité de SherbrookeUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Health generally represents what nurses should strive for in their practice. However, due to their general nature, the definitions of health are problematic for designing a health-oriented nursing practice. Rather than attempting to design it through a conceptual definition of what health is, some authors from the human sciences suggest using models that allow for a concrete commitment to health. Although this avenue is little explored in nursing, it is suggested that these practice-oriented health models would make it possible to design actionable mechanisms that generate health through practices, like nursing. The objective of this article is, through existing practice-oriented health models, to propose actionable mechanisms of health-oriented nursing practice. By invoking two models, from the writings of the philosopher Nordenfelt, as well as the sociologist Venkatapuram, two illustrations are proposed, both of which allow us to propose different actionable mechanisms. Anchored in the values that support a health-oriented practice, as well as in a descriptive component, this reflection highlights the potential of such models to concretely pursue a health-oriented nursing practice. These proposals appear to be promising for the participation of nursing science in the transdisciplinary understanding of health.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,099

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0030,031
Communication savante0,0110,010
Science ouverte0,0040,006
Intégrité de la recherche0,0060,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,207
Tête enseignante GPT0,515
Écart entre enseignants0,308 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
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