L'influence des technologies de l'information et des communications sur le maintien en poste des infirmières
Bibliographic record
Abstract
Objectif ?: notre objectif était d’identifier l’impact potentiel des technologies de l’information et des communications (TIC) sur la pratique des infirmières et sur leur maintien en poste dans les régions éloignées, intermédiaires et périphériques du Québec. Méthodes ?: il s’agit d’une étude qualitative. La technique utilisée fut celle des entrevues semi-dirigées (n = 21), réalisée auprès des membres de la direction des soins infirmiers de 16 centres de santé et de services sociaux du Québec (CSSS). Résultats ?: les TIC étaient diversifiées et leur déploiement inégal dans les organisations étudiées. Les participants ont évalué respectivement l’influence du processus d’informatisation et celle des applications de la télésanté sur la pratique infirmière. Selon les participants, il semblait possible d’établir certains liens indirects entre les TIC et le maintien en poste des infirmières, notamment à travers le développement professionnel. Enfin, les participants estimaient que les effets des TIC sur le maintien en poste des infirmières pouvaient être nuls ou minimes, imprécis, ou positifs mais indirects. Conclusion ?: les principaux constats de cette étude révèlent une grande hétérogénéité, que ce soit sur le plan de la pénurie de personnel infirmier ou sur celui de l’intégration des TIC dans les pratiques infirmières. Tout en misant sur une démarche comparative, les recherches futures pourraient accentuer davantage l’opinion des infirmières et approfondir l’influence des TIC sur leurs pratiques et, indirectement, sur leur maintien en poste, lesquels présupposent un grand effort de contextualisation des applications, des lieux de travail et de caractérisation du personnel concerné.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.013 | 0.055 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".