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Enregistrement W7070933578

Public health nurses' perceptions of duty during an influenza pandemic : a qualitative study / by Janice Tigert Walters.

2017· dissertation· en· W7070933578 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueKnowledge Commons (Lakehead University) · 2017
Typedissertation
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDisaster Response and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublic healthGovernment (linguistics)PandemicContext (archaeology)PretextHealth care
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For this study, a grounded theory qualitative design was used to explore public health nurses? perceptions of their professional duty to care during a severe influenza pandemic or an infectious disease outbreak where there would be some degree of personal risk. This study examined their underlying personal values, beliefs and morals as well as their professional ethics and understanding of a duty to care. This research
\nwas specifically interested in the conflicts they anticipated experiencing between their personal female care-giving roles and family responsibilities (female identity) and their professional nursing obligations (professional identity). 
\nA purposeful sample of twenty-two public health nurses from five Ontario health units were interviewed using an open-ended semi-structured questionnaire. A theoretical framework was developed from the prevalent themes that emerged during the data analysis. A grounded theory is offered for how public health nurses develop their self-identity from a core, female and professional identity and how their self-identity can ?reassort? over the course of their lives based on situational influences. The self-identity that is dominant in a nurse at the time of a public health crisis will affect her perception of duty. Public health nurses will be significant human health care resources during a severe influenza pandemic or any public health crisis involving an infectious disease. This study offers important information on identity construction for employers,
\ngovernments and policy makers to consider as they plan for future pandemics or other outbreaks to ensure the strongest public health nursing response when needed.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,489
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,174
Tête enseignante GPT0,464
Écart entre enseignants0,289 · 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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