Practicing nurses' and nursing students' perceptions of climate change: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Human activities have significantly contributed to a persistent climate change trend, posing substantial threats to human health. Nurses regularly interact with patients experiencing the consequences of climate change, making their engagement in addressing this issue crucial. Nonetheless, our understanding of nurses' viewpoints regarding climate change remains limited. AIM: This scoping review aims to identify practicing nurses' and nursing students' perceptions of climate change. DESIGN: To fulfil this objective, a documentary search strategy was developed using an iterative process. METHODS: The search strategy was tested in four bibliographic databases, as well as in the grey literature. A 2-stage selection process was conducted, and relevant data were extracted from selected articles for analysis. RESULTS: Twenty-two scientific articles and 11 documents from nursing associations were selected. The findings suggest that while many nurses and nursing students are concerned about climate change and its effects on their patients' health, their role in addressing the climate crisis is not well understood. Many barriers such as having a heavy workload and the lack of support hindered their ability to adjust their practice in response to the changing climate. Furthermore, many expressed a need for trainings on climate change issues. CONCLUSIONS: These results raise a great and urgent demand for these professionals to receive appropriate training to cope with climatic threats to health. Future research should focus on the development of nursing climate leadership, and healthcare organizations should support nursing initiatives and help raise nurses' awareness regarding climate change.
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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 | 0,008 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».