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Enregistrement W7134743381

An Educational Workshop for Nurses to learn about Psychedelic Therapies

2023· other· en· W7134743381 sur OpenAlexaff
Sriniti Sthapit

Notice bibliographique

RevuecIRcle (University of British Columbia) · 2023
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInclusion (mineral)ConsciousnessHealth careNurse educationField (mathematics)Mental health
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The history of psychedelic research underscores the complex interplay between scientific discovery, cultural attitudes, and regulatory considerations (George et al., 2022). As investigations continue and taboos surrounding psychedelics gradually erode, the field is poised to redefine psychiatric treatments and deepen our understanding of consciousness and the human mind (George et al., 2022). This novel area of research has the potential to permeate the health and wellness industry. As healthcare providers, educating ourselves is the first step to actualizing this goal. As psychedelic research rapidly expands, nurses and other healthcare providers may be expected to have knowledge about these therapies and be involved in the provision of psychedelic-assisted psychotherapy (PAP). Despite the increasing establishment of psychedelic research and educational organizations in various academic institutions, nursing schools lack formal inclusion of education or training related to this rapidly developing field. In response to this gap, and in an effort to provide introductory education geared towards nurses in particular, I have developed a workshop focused on psychedelic medicines. This workshop serves to not only introduce nurses to the dynamic and emerging field of psychedelic-assisted psychotherapy (PAP), but also has the potential to ignite a deeper interest among nurses to actively engage in this sphere in many ways.

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)0,003
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: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,104
Score d'incertitude au seuil0,349

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0060,002
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0030,009
Intégrité de la recherche0,0080,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1040,046

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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