Canada’s Indigenous Social Workers’ Medicinal Plant Knowledge: A Land-Based Way of Knowing for Indigenous Practice
Notice bibliographique
Résumé
Skilled nursing facilities (SNFs) in New Jersey, which provide both short-term rehabilitation and long-term residential care, are faced with mounting pressure due to mandated staffing ratios for certified nursing assistants (CNAs). The purpose and review question for this integrative review centered on best practices and strategies for nursing home leaders to meet the new Centers for Medicare & Medicaid Services and New Jersey standards for CNA staffing ratios in nursing homes. This review used the systems theory to look at SNFs as connected networks where staffing, leadership, finances, and care delivery all work together. An examination of the literature published within the past 5 years identified over 100 relevant articles. From these articles, 25 empirical and nonempirical articles were selected for further analysis using the Johns Hopkins evidence-based practice model and seven major themes and 14 subthemes emerged. The major themes included enhance patient-centered care, implement quality care standards, remove policy barriers, strengthen recruitment and retention, improve communication through leadership support, develop teamwork strategies, and education programs that enhance career paths. An analysis of the themes resulted in six recommendations to improve CNA compliance in New Jersey nursing homes. This led to a five-phase plan aimed at turning around struggling NJ nursing homes. The plan focuses on assessing internal operations, strengthening leadership and staff development, policy adaptation, improving communication, and building long-term stability through continuous feedback and reinvestment. These recommendations can strengthen staff retention and ensure the delivery of high-quality care to New Jersey’s vulnerable elder population by implementing evidence-based strategies, thereby emphasizing positive social change.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,008 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».