The Environment as a Patient: A Content Analysis of Canadian Nursing Organizations and Regulatory Bodies Policies on Environmental Health
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Individual, community, and societal health is impacted by the environment, specifically by air, water and soil pollution, and climate change. Poor environmental conditions have been associated with many illness exacerbations. Although global nursing organizations have increased their environmental health focus, evidence is lacking that Canadian nurse leaders and organizations are similarly invested. PURPOSE: The purpose of this analysis was to explore the policies of Canadian nursing regulatory bodies and associations on nursing practice specific to environmental health. METHODS: A content analysis of nursing focused position statements and competency documents was conducted to assess Canadian nursing policies in environmental health. Publicly available position statements and competency documents regarding health and the environment were retrieved from Canadian nursing regulatory colleges and nursing associations, the Canadian Nursing Associations, and the International Council of Nurses. All documents were coded inductively and thematically analyzed. RESULTS: In total, 22 documents were retrieved which consisted of 11 policy statements from nursing associations and 11 competency documents from nursing regulators and national associations. Four themes were generated: collaboration, language of engagement, nursing actions, and social justice. CONCLUSION: There is a gap between nursing policies and competencies directing nursing action related to the health of the environment across Canada. There is an opportunity to improve eco-literacy within the nursing profession, undergraduate education and to produce nursing research on environmental health.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 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) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».