ÉNONCÉ DE POSITION Le développement professionnel des infirmières canadiennes qui dispensent des soins liés au cancer
Bibliographic record
Abstract
POSITION DE L’ACIO/CANO Tous les Canadiens qui vivent avec un cancer ou qui sont à risque d’en développer un ont le droit de recevoir des soins de la part d’infirmières qui possèdent des connaissances et des compétences fondamentales en oncologie, peu importe les milieux de pratique. Les infirmières qui travaillent dans des milieux de soins liés au cancer doivent posséder des connaissances, des compétences et un jugement spécialisés. Les programmes d’éducation spécialisés en soins infirmiers en oncologie aident les infirmières à acquérir les connaissances et les compétences nécessaires pour offrir des soins dans de tels milieux. L’acquisition continue du savoir renforce les compétences et contribue à la fois à des résultats de haute qualité pour les patients et à une pratique fondée sur des données probantes. Les milieux et les organismes de soins liés au cancer jouent un rôle fondamental dans le développement professionnel des infirmières. En effet, ils leur fournissent des ressources équitables et accessibles qui facilitent l’acquisition continue du savoir. De telles ressources peuvent inclure, sans toutefois s’y limiter, les programmes de mentorat et diverses activités visant à promouvoir l’apprentissage (p. ex. l’espace, le temps et les ressources).
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 | 0.006 | 0.022 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.008 |
| Research integrity | 0.004 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.104 | 0.027 |
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".