MAPEAMENTO DO CONHECIMENTO EM REVISÕES DE ESCOPO: UM GUIA PARA PESQUISADORES E ACADÊMICOS DE ENFERMAGEM
Notice bibliographique
Résumé
RESUMO Objetivo: fornecer aos pesquisadores de enfermagem um quadro abrangente para a realização de revisões de escopo de alta qualidade e aprimorar o processo de cuidado baseado em evidências. Método: Com base na literatura existente, este artigo sintetiza as orientações existentes com foco na adaptação das informações para a comunidade de enfermagem. Além disso, apresenta uma proposta de um quadro de 10 etapas para a realização de revisões de escopo, específico para pesquisadores de enfermagem, amalgamando orientações de organizações renomadas de pesquisa em saúde, como o Instituto Joanna Briggs (JBI) e a extensão do PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analysis) para Revisões de Escopo. Resultados: Em uma era marcada pelo dilúvio de informações, os pesquisadores de enfermagem desempenham um papel fundamental na condução de revisões de escopo para navegar pelo crescente cenário científico. O artigo enfatiza a importância de uma abordagem sistemática em 10 etapas, fornecendo uma estrutura que assegura confiabilidade, rigor e transparência. Conclusão: Ao aderir a protocolos robustos e diretrizes de relato, os pesquisadores de enfermagem podem contribuir efetivamente para práticas de saúde baseadas em evidências, orientar os formuladores de políticas e inspirar futuras pesquisas, fechando, em última análise, a lacuna na tradução do conhecimento.
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 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 | 0,034 | 0,123 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,035 | 0,057 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,018 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,003 |
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 ».