Bibliographic record
Abstract
La formation infirmière a vu le jour dans les années 1870 sous l’impulsion de médecins à la Croix-Rouge et dans les hôpitaux de l’Assistance Publique de Paris. Léonie Chaptal a joué un rôle fondamental dans l’élaboration du premier programme d’études, programme qui repose sur les savoirs utiles à l’infirmière pour seconder le médecin. Toutefois, les écoles fondées en France à partir du courant de Florence Nightingale mettent l’accent sur l’autonomie professionnelle de l’infirmière. Formation et profession infirmière évoluent donc dans une ambivalence qui conduit à développer soit « les techniques de soins » proches des techniques médicales, soit une autonomie revendiquée par le « rôle propre » et la démarche clinique infirmière. Aujourd’hui la profession infirmière se retrouve au cœur de réformes : transfert de compétences, validation des acquis de l’expérience, réforme du programme d’études avec un éventuel rapprochement de l’université. Après avoir défini les critères d’une science en prenant exemple sur le modèle des sciences de l’éducation, l’étude des recherches infirmières publiées dans l’ARSI de 1985 à 2005 montre que la recherche infirmière existe et donne un aperçu des thèmes explorés, souvent référés aux sciences humaines ; d’où une première approche des sciences de référence, sur lesquelles les sciences infirmières peuvent s’établir et s’épanouir ; l’intitulé « sciences infirmières » étant uniquement utilisé au Québec.
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 | 0.021 | 0.031 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.015 | 0.035 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.010 |
| Open science | 0.002 | 0.012 |
| Research integrity | 0.006 | 0.013 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".