Notice bibliographique
Résumé
In early 2005, NENA conducted a poll of its members regarding the potential reporting of gunshot wounds (GSW) to police by emergency department staff.Since several provincial governments were considering possible legislation, NENA sought timely input from NENA members on this important and controversial issue.Twenty-one per cent of NENA members took advantage of the opportunity to participate in this poll (an excellent percentage poll response).Of the NENA members who responded, 96.5% were in support of mandatory GSW reporting, and only 3.5% were opposed.After formulating the member responses, the NENA Board of Directors sent a letter to all provincial and federal health ministers as well as to all health care stakeholders across Canada.An excerpt from that letter follows:"The majority of NENA poll respondents believe that we are not only responsible for our individual patients, but that, as emergency nurses, we also have a responsibility to all other patients, visitors, colleagues, our communities and society as a whole.It should be recognized that the role of the emergency nurse would be solely to inform law enforcement agencies.The conclusion of the NENA poll indicates that public safety must be the priority in this serious issue."The NENA board of directors thanks the NENA membership for their participation in this NENA poll.Watch future issues of Outlook for other membership polls.With active member participation, NENA can truly be the voice of Canada's emergency nurses.
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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 | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,340 | 0,169 |
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 ».