Prix de conférence à la mémoire de Helene Hudson : L’interrogation appréciative au service de l’évolution positive de la pratique dans les soins infirmiers intégraux en oncologie
Bibliographic record
Abstract
Les infirmières en oncologie ambulatoire éprouvent de la difficulté à faire face aux exigences toujours plus grandes auxquelles elles sont confrontées. Le volume croissant de patients, la plus grande complexité des traitements et de la gestion des symptômes, la population vieillissante présentant de multiples comorbidités, de concert avec des contraintes sur le plan des ressources humaines et financières ont débouché sur l’insatisfaction au travail et sur un sentiment d’impuissance dans l’environnement actuel. La démarche de l’interrogation appréciative permet aux infirmières de s’impliquer dans la planification et de créer des changements positifs en misant sur leurs connaissances, leurs expériences et leur expertise clinique en tant que professionnels de l’oncologie. Grâce à des enquêtes et des travaux en équipes, les infirmières ayant participé à ce projet ont pu transformer la théorie en changements positifs à la pratique et élaborer un nouveau paradigme des soins infirmiers intégraux en oncologie. En promouvant ainsi l’innovation, nous avons suscité l’espoir tout en défendant la cause de notre profession.
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 | 0.014 | 0.050 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.017 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.011 |
| Open science | 0.002 | 0.009 |
| Research integrity | 0.009 | 0.027 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.003 |
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".