POLITICS IN NURSING: AN ESSENTIAL LEARNING FOR POSTGRADUATE STUDENTS
Bibliographic record
Abstract
No Canadá, como em outros lugares, enfermeiros devem enfrentar muitos desafios caso queiram participar como umgrupo que influencia em organizações de cuidados em saúde. Contudo, existem alguns facilitadores, entre eles estão a habilidade deanalisar o contexto, assuntos e percurso correto de ações sob a perspectiva política. Este artigo compartilha o resultado de aprendizado de estudantes de pós-graduação durante um seminário em politicas relacionadas aos serviços de administração de enfermagem na Universidade Laval, Quebec, Canadá. O objetivo deste artigo é apresentar o aprendizado alcançado sobre temas e assuntos discutidos e introduzir ferramentas para análise política, úteis para descrever a atual posição de enfermagem no sistema de saúde. No final do seminário, o aprendizado permitiu aos estudantes compreender diferentes elementos que devem ser considerados para avaliar a atual situação no que diz respeito a assuntos importantes para a profissão, e considerar percursos de ação para influenciar seu desenvolvimento.
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 | 0.009 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.027 | 0.014 |
| Scholarly communication | 0.023 | 0.007 |
| Open science | 0.002 | 0.012 |
| Research integrity | 0.005 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 0.004 |
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".