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Record W1966937179 · doi:10.7202/304549ar

Le métier d’infirmière : savoirs féminins et reconnaissance professionnelle

2008· article· fr· W1966937179 on OpenAlexaffvenueabout
Yolande Cohen, Michèle Dagenais

Bibliographic record

VenueRevue d histoire de l Amérique française · 2008
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicCanadian Identity and History
Canadian institutionsUniversité du Québec à Montréal
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cet article porte sur le processus de professionnalisation des infirmières au Québec, au début du 20e siècle. En remontant aux origines de la profession, il s'agit d'étudier comment des infirmières, sur la base du savoir féminin — « care » —, ont procédé pour établir leur métier puis en faire une profession, et inscrire leur rôle dans le vaste champ de la santé. C'est notamment par le biais des associations professionnelles, que les infirmières vont réussir à transformer leur participation dans ce domaine, au départ associée au travail bénévole et charitable, en travail professionnel salarié. Deux hôpitaux montréalais — l'Hôpital général de Montréal et l'Hôpital Ste-Justine — permettront de suivre les étapes de ce processus qui mène à la création de l'Association des gardes-malades enregistrées, en 1920. Seront mises en parallèle les stratégies utilisées par différents réseaux de femmes, anglophones et francophones, pour valoriser des pratiques et des savoirs reliés au soin et à l'entretien du corps. Les unes, de l'Hôpital général de Montréal, s'appuient sur un ensemble de savoirs spécifiques pour affirmer leur compétence propre, tandis que les autres, de l'Hôpital Ste-Justine, ont recours à la communauté de femmes pour obtenir la reconnaissance du rôle nouveau des femmes dans l'organisation de la santé publique. Chaque groupe réalise toutefois l'importance de fonder sa démarche sur l'amélioration de l'éducation et sur une plus grande formalisation des soins infirmiers. C'est pourquoi, les infirmières se doteront rapidement d'associations autonomes, en vue d'établir les critères et le standard d'accès à la profession auprès des instances publiques.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.159
Threshold uncertainty score0.320

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0170.012
Scholarly communication0.0050.002
Open science0.0010.005
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0120.001

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.

Opus teacher head0.022
GPT teacher head0.233
Teacher spread0.211 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations4
Published2008
Admission routes3
Has abstractyes

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