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Enregistrement W4401079400 · doi:10.1111/phn.13383

Building a strong public health nursing workforce in Canada: A continuing education solution

2024· article· en· W4401079400 sur OpenAlexaffabout
Ruth Schofield, Andrea Chircop, Genevieve Currie, Marcia Annamunthodo, Cheryl Cusack, David Groulx, Jann Houston, James Humphreys, Susan H. Tam

Notice bibliographique

RevuePublic Health Nursing · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePublic Health Policies and Education
Établissements canadiensCentennial CollegeUniversity of ManitobaToronto Metropolitan UniversityUniversity of TorontoDalhousie UniversityUniversity of SudburyGeorge Brown CollegeMount Royal UniversityMohawk College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublic health nursingNursingPublic healthWorkforceNurse educationLegislationScope of practiceHealth educationOccupational health nursingMedicinePopulationContinuing educationHealth carePolitical scienceMedical educationEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Building a strong public health nursing (PHN) work-force capable of advancing population health and reducing inequities is critical. Though undergraduate nursing education is expected to provide introductory knowledge and practice of PHN in Canada, this is not always sufficient to adequately prepare nursing graduates for the complexity of PHN practice. To be practice ready for the full scope of PHN roles and interventions, new baccalaureate nurses and new registered nurses in public health are required to apply PHN competencies, theory, and knowledge of nursing and public health sciences, and to practice within the mandates of provincial and territorial public health legislation. To advance practice readiness a formal continuing education program is essential to foster these critical roles in PHN. This article describes the development of a postgraduate continuing education program for preparation to practice in PHN.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,925
Score d'incertitude au seuil0,545

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0140,003
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0050,008
Intégrité de la recherche0,0100,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,123
Tête enseignante GPT0,480
Écart entre enseignants0,358 · 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'étudeSans objet
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
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