Déploiement de nouveaux rôles infirmiers au Québec et pouvoir médical
Bibliographic record
Abstract
Université de Montréal.Le contexte actuel des systèmes de santé occidentaux réclame que des transformations soient opérées dans les modes d’organisation et de dispensation des soins de santé. Pour faire face à ces nouveaux défis, de nombreux établissements ont introduit de nouveaux rôles infirmiers ayant le potentiel de transformer l’offre de services. Cet article a comme but de mieux comprendre le déploiement de ces nouveaux rôles infirmiers en contexte québécois et d’identifier les facteurs qui favorisent ou entravent leur mise en oeuvre, en portant un intérêt particulier à la dimension du pouvoir médical. Notre analyse montre que l’introduction de nouveaux rôles nécessite que soient redéfinis les espaces d’autorité exercés par la profession médicale sur la prestation de l’ensemble des services de santé, incluant les services infirmiers. La question du pouvoir médical, aussi délicate soit-elle, est d’autant plus importante que la négociation des frontières entre la profession infirmière et la profession médicale se présente comme un incontournable pour maximiser le plein potentiel de ces rôles et atteindre les objectifs poursuivis en termes d’accessibilité, de globalité et de qualité des services.
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 | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.014 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.030 | 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".