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Enregistrement W602922481

Nurse : past, present and future : the making of modern nursing

2010· book· en· W602922481 sur OpenAlexaboutno aff
Kate Trant, Susan Usher

Notice bibliographique

RevueBlack Dog eBooks · 2010
Typebook
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Workforce Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkforceNursingNursing shortageNurse educationHealth careContext (archaeology)MedicineTriagePolitical scienceHistory
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nurse: Past/Present/Future examines the culture of nursing on all levels, from its historical development to its status today. The book highlights the power and the value of nurses worldwide and traces the evolution of nursing as a career. There are currently 35 million nurses worldwide, they make up the majority of hospital staff and provide more primary care to patients than any other class of healthcare provider. There is a shortage of nurses in the UK, USA, Canada and a number of other developed countries. Currently only 20% of the nurses in Europe are male, encouraging the stereotypical view of nursing being a female profession. Nurse: Past/Present/Future opens with a look at the importance of nursing to health systems and economics across the world, including the impact of nurse migration patterns on employment demographics. This opening chapter includes a forward-looking essay exploring the prospects and pitfalls of workforce mobility. The second chapter traces the evolution of the nurse's social standing, appearance, education and skill set, and examines some of the key debates now underway. These are put into context with a look at how nursing has progressed through the twentieth century in response to changes in medicine and society. The focus then shifts to the workplace: looking at the vast number of settings that nurses practice in, from patient homes to war-zone triage and from high-tech hospitals to call centres, and how the current developments taking place in these settings are redefining how nurses work now. The relationship between nurses, doctors and others involved in healthcare is discussed, exploring the working dynamics in previous and current generations of nurses with a contribution looking at nurse-doctor relations in twenty-first century patient care. Lastly, the final chapter traces the trajectories of a selection of nurses in order to convey the aspirations, opportunities, frustrations and accomplishments that define their careers. Beautifully illustrated, comprehensive and global in scope, Nurse is the first book of its kind, dedicated to the past, present and future of the culture of nursing.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,013
Communication savante0,0140,013
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0040,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,003

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,368 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations4
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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