Harðgerðar hendur : karlar í hjúkrunarfræði
Notice bibliographique
Résumé
Þessi ritgerð er lokaverkefni til B.S. gráðu í hjúkrunarfræði við Háskólann á Akureyri. Ritgerðin er uppbyggð sem rannsóknaráætlun. \nBakgrunnur: Mikill skortur er á karlmönnum í hjúkrunarstéttinni á Íslandi en þeir eru um 2% af heildarfjölda hjúkrunarfræðinga sem er með lægsta hlutfalli sem sést í hinum vestræna heimi. Höfundar munu fjalla um áskoranir karla í hjúkrun, sögu þeirra, staðalímynd \nhjúkrunarfræðinnar og stöðu karla í hjúkrun. \nMarkmið: Megintilgangur rannsóknarinnar verður að afla þekkingar um það hvernig megi auka hlut karlmanna á Íslandi í hjúkrun. Höfundar völdu sér þetta tiltekna efni vegna reynslu sinnar af hjúkrun og áhuga á því að beina fleiri karlmönnum inn á þessa braut. Rannsóknaraðferð: Með eigindlegum rannsóknaraðferðum byggðum á Vancouver skólanum verða tekin einstaklingsviðtöl við þrjá hópa; karlkyns hjúkrunarfræðinga, kvenkyns \nhjúkrunarfræðinga og notendur spítalaþjónustunnar. Miðað er við að taka viðtöl við um 10 einstaklinga úr hverjum hóp en þeir verða fundnir með tilgangsúrtaki. \nÁlyktun: Margir þættir hafa stuðlað að útskúfun karla frá stéttinni; hvernig saga hjúkrunar hefur verið rituð, mikill meirihluti kvenna í starfinu, staðalímynd hjúkrunarfræðingsins sem kvenmaður og tenging hjúkrunarstarfsins við störf kvenna. Enn í dag fylgja ýmsar áskoranir \nþví að vera karlmaður í hjúkrun en margar leiðir hafa verið reyndar til að fjölga karlmönnum í greininni. Til þess að fjölga karlmönnum í hjúkrunarfræði á Íslandi þarf að stuðla að breytingum á fleiri en einum stað. Átök til þess að fjölga karlmönnum í hjúkrunarfræði hljóta \nað þurfa að styðjast við fræðilegan grunn. Þessi rannsókn væri skref í áttina að byggja fræðilegan grunn sem hægt væri að nýta til að leiða fram breytingar. \nLykilhugtök: hjúkrunarfræði, karlar, staðalímyndir, kvennastétt.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,004 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».