La déviance positive : analyse de concept selon l'approche évolutionniste de Rodgers
Bibliographic record
Abstract
La déviance positive est un concept relativement nouveau aux soins de santé. Depuis 2006, elle a été utilisée en prévention des infections pour accroître l’adhésion aux mesures de prévention des infections et plus spécifiquement, à l’hygiène des mains. Le but de cet article est de présenter les résultats de l’analyse de ce concept selon l’approche évolutionniste de Rodgers, basée sur le postulat philosophique que les concepts sont dynamiques et évoluent dans le temps. Pour ce faire, une recension des écrits en sciences infirmières, médecine et psychologie fut réalisée. Les bases de données CINAHL, Medline et PsycINFO furent interrogées, pour la période des années 1975 à mai 2012, au moyen du mot-clé déviance positive. Conformément à la méthode de Rodgers, quatre-vingt-dix articles ont été retenus (30 par discipline). L’analyse permet de constater que le concept de déviance positive décrit à l’origine comme un trait de personnalité individuel est maintenant utilisé comme une approche de changement de comportement en sciences infirmières et en médecine. Au terme de l’analyse et en dehors du cadre de cet article, la déviance positive sera utilisée pour explorer les pratiques des infirmières qui adhèrent à l’hygiène des mains malgré les contraintes présentes dans les centres hospitaliers. Nous pourrons ainsi poursuivre le développement de ce concept afin de l’amener, comme le recommande Rodgers, au-delà de l’analyse. Il s’agirait-là d’une importante contribution aux meilleures pratiques infirmières dans le domaine de la prévention et contrôle des infections.
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 | 0.028 | 0.075 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.015 | 0.014 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.012 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
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.
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".