Planetary health: A pragmatic theoretical framework to guide nursing education, research, and practice
Notice bibliographique
Résumé
The term Planetary Health has been used in mainstream narrative in the past decades, but the term has only recently gained traction in nursing literature. Nurses are highly trusted and well-positioned to play an integral role in planetary health, by addressing the various challenges and health effects associated with planetary health decline. ISSUE: While the traditional scope of nursing practice includes health promotion, and illness, injury, and disease prevention, planetary health incorporates broader issues such as climate change, pollution, biodiversity loss, resource scarcity, and marine degradation. Nurses may lack knowledge and confidence regarding planetary health issues, which may correlate to inadequate confidence and feelings of unpreparedness in practice. Therefore, planetary health presents as a pragmatic theoretical framework for nursing education, practice, and research. PURPOSE: The purpose of this manuscript is to advocate for the applicability of planetary health for nursing practice, education, and research, incorporating an example of a research study that examined nurses' perceptions toward climate sensitive vector-borne diseases. Planetary health challenges are threatening human health globally, and nurses must be prepared to preserve human and planetary health.
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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 | 0,051 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,072 |
| Communication savante | 0,014 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».