Le Modèle humaniste des soins infirmiers -UdeM : perspective novatrice et pragmatique
Bibliographic record
Abstract
Comme à bien des endroits dans le monde, le Québec n’échappe pas aux réformes de son système de la santé, lesquelles peuvent malheureusement entraîner des obstacles à la qualité des soins, de même qu’une certaine déshumanisation, et ce, tant au regard des soins à la clientèle, qu’au niveau organisationnel, pour les professionnels de la santé. C’est ainsi que le « Modèle humaniste des soins infirmiers - UdeM » (MHSI-UdeM) souhaite offrir une perspective novatrice visant l’amélioration de la qualité et de la sécurité des soins, de la satisfaction et du bien-être de la clientèle ainsi que celui des infirmières. Tout en respectant leurs influences théoriques, les auteurs présentent leur vision des concepts centraux de la discipline de même que des concepts clés du Modèle, cherchant ainsi à les rendre plus compréhensibles, accessibles et applicables dans la pratique quotidienne des infirmières. Cet article vise à faire connaître le Modèle à la communauté infirmière, à promouvoir son implantation dans toutes les sphères d’activités de la profession infirmière en plus d’en montrer son applicabilité et ses retombées en recherche infirmière. Il apparaît que ce modèle s’avère prometteur dans l’actualisation et le développement d’interventions de soins humanistes auprès de la clientèle.
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 | 0.005 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.021 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.007 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".