Commentary: It is Now and We Need to Unite as One Profession and Drive the Data Structures for the Future
Notice bibliographique
Résumé
When I read Nagle and White's (2025) challenge to the nursing profession, "it really is now or never," I had to reflect on my previous interactions with the authors and how I came to know the Health Outcomes for Better Information and Care (HOBIC) initiative in the early 2000s and why we must respond to their call for action. In 1999, the HOBIC initiative was launched by leaders, Lynn Nagle, Peggy White and Dorothy Pringle, to address gaps in health information representing nursing's contributions to patient care and the need for the inclusion of standardized clinical data in electronic health records (funded by the Ontario Ministry of Health and Long-Term Care) and HOBIC expanded nationally. On behalf of the Canadian Nurses Association, we applaud the authors for their unrelenting advocacy, thought leadership, research contributions and strategic foresight, especially now with technological advancements and artificial intelligence (AI) integration occurring at breakneck speed. As knowledge workers, we need to ensure that our intelligence and impact are represented in the data, and we need every nurse across Canada to embrace this imperative. The risks associated with not doing this are too serious for the people we serve and the health of Canadians.
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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 | 0,013 | 0,081 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,007 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,048 | 0,057 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,011 |
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 ».