Développement d’un consensus professionnel face aux interventions de l’infirmière pivot en oncologie en vue de soutenir la planification des effectifs au Québec
Bibliographic record
Abstract
Au Québec, près de 250 infirmières pivot en oncologie (IPO) sont déployées au Québec pour soutenir les personnes atteintes d’un cancer. Il devient toutefois de plus en plus évident que ce nombre est insuffisant. Une étude a été menée afin d’estimer les besoins en IPO pour la province. L’établissement d’un consensus professionnel par la technique du groupe nominal et la méthode Delphi ont été utilisés pour atteindre cet objectif. Les données obtenues permettent de baser les décisions de planification des effectifs sur des évidences mesurées dans la réalité du travail actuel des IPO. Ainsi, il est espéré que celles-ci contribueront à une meilleure planification des effectifs pour répondre aux besoins de personnes atteintes de cancer et leurs proches.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.009 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".