An Educational Workshop for Nurses to learn about Psychedelic Therapies
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,104 | 0,046 |
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.
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 ».