Men in nursing: history, challenges, and opportunities
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
* About the Editors * Preface * Contributors * Foreword, Eleanor J. Sullivan, PhD, RN, FAAN Part I. Our History, Chad E. O'Lynn * History of Men in Nursing: A Review, Chad E. O'Lynn * American Schools of Nursing for Men, Russell E. Tranbarger * The American Assembly for Men in Nursing (AAMN): The First 30 Years as Reported in Interaction, Russell E. Tranbarger * Army Nursing: A Personal Biography, William Bester Part II. Current Issues, Chad E. O'Lynn * The Effects of Gender on Communication and Workplace Relations, Christina G. Yoshimura and Sara Hayden * Men, Caring, and Touch, Chad E. O'Lynn * Reverse Discrimination in Nursing Leadership: Hitting the Concrete Ceiling, Tim Porter-O'Grady * Leadership: How to Achieve Success in Nursing Organizations, Daniel J. Pesut * Gender-Based Barriers for Male Students in Nursing Education Programs, Chad E. O'Lynn Part III. International Perspectives, Chad E. O'Lynn * Gender-Based Barriers for Male Students in General Nursing Education Programs: An Irish Perspective, Brian J. Keogh and Chad E. O'Lynn * Men in Nursing in Canada: Past, Present, and Future Perspectives, Wally J. Bartfay * Men in Nursing: An International Perspective, Larry Purnell Part IV. Future Directions, Russell E. Tranbarger * Recruitment and Retention of Men in Nursing, Susan A. LaRocco * Are You Man Enough to be a Nurse? Challenging Male Nurse Media Portrayals and Stereotypes, Deborah A. Burton and Terry R. Misener * Men's Health: A Leadership Role for Men in Nursing, Demetrius J. Porche * Epilogue, Russell E. Tranbarger * Index.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle