Core Competences of School Nurses for the Development of Anti-Bullying Strategies: Protocol for a Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/OBJECTIVES: School nurses are capable of fostering safe and healthy school environments that are favorable to quality learning and social interactions. To this end, it is essential that they acquire a set of skills needed to implement bullying intervention programs. This article describes the protocol for a scoping review to identify and map the core competences for school nurses to develop anti-bullying strategies. METHODS: The review will be conducted according to the JBI methodology for scoping reviews. The review will include primary, secondary, and gray literature, including theses and reports, found through comprehensive research in several databases: Scopus, WoS, APA PsycINFO, Embase, ScienceDirect, MEDLINE/PubMed, CINAHL (EBSCOhost), ERIC, LILACS, BDENF, IBECS, Cochrane Library, CAPES Dissertations and Theses Portal, RCAAP, Theses Canada, ProQuest Dissertations and Theses, and Google Scholar, as well as reference tracking. No geographical restrictions will be applied. The studies must include investigations into actions and interventions conducted by or involving nurses for the prevention of bullying in the school context. Two reviewers will act independently in screening the studies and extracting data using an extraction tool developed by the research team. RESULTS: The results will be presented in a tabular format, supported by a narrative synthesis. The details of the scoping review will be reported according to the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses extension for Scoping Reviews guidelines. CONCLUSIONS: We anticipate that our scoping review will to strengthen a field of nursing that is still little explored, showing the school nurses' role in prevent bullying episodes.
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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 | 0,125 | 0,114 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,017 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,009 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,064 | 0,014 |
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 ».