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Enregistrement W4412060597 · doi:10.1111/nin.70036

Reconceptualizing Advocacy: A Novel Model for Nursing Theory and Practice

2025· article· en· W4412060597 sur OpenAlexaff
Claire Pitcher, Allie Slemon, Michelle C Danda

Notice bibliographique

RevueNursing Inquiry · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueNursing Education, Practice, and Leadership
Établissements canadiensVancouver Coastal HealthUniversity of VictoriaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConceptualizationCLARITYOperationalizationConsistency (knowledge bases)NursingNursing researchUnintended consequencesNursing literaturePatient advocacyHealth carePsychologyMEDLINEMedicinePolitical scienceEpistemologyAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Across nursing literature and guiding documents, nurses are persistently encouraged to engage in advocacy. Many examples exist, however, of the marked lack of consistency and criticality in how the term advocacy has been conceptualized and operationalized within nursing. In this paper, we first examine the dominant constructions of advocacy in the nursing literature, in service of exploring the benefits and unintended consequences of these constructions. Second, we offer a novel conceptualization of advocacy for the nursing profession, grounded in a philosophically rooted and practice-oriented approach which can be adopted across health care environments from the bedside to policy tables. Overall, greater clarity and consistency among nurses as it relates to advocacy is important for ensuring that we, as a profession, contribute to and draw upon a coherent foundational body of knowledge in nurse-led advocacy efforts.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,886
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,107
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,311 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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