Charlotte Tassé (1893-1974), incansable promotora del modelo franco-canadiense de enfermería
Bibliographic record
Abstract
Charlotte Tassé (1893-1974) fue una figura olvidada en la historia de la atención sanitaria y en la historia de Quebec, pero destacada en la profesionalización de las enfermeras quebequesas. Esta enfermera franco-canadiense creó y administró dos escuelas de enfermería, lanzó y dirigió durante treinta y cinco años una revista profesional de referencia, participó activamente en el surgimiento de la enfermería psiquiatría en su provincia, poseía y operaba uno de los principales centros de atención de salud mental del país e incluso creó desde cero una clase de enfermeras por derecho propio: las enfermeras auxiliares. Sobre todo, estableció y defendió, con tenacidad y perseverancia, a través de todos estos logros, un modelo de enfermería único y propio de Quebec: el modelo de enfermería franco-canadiense. Entre los valores tradicionales del cuidado y la feminidad y las representaciones vanguardistas del papel de las enfermeras, que dedicó a la gestión de los hospitales, contribuyó con este modelo a hacer que la historia de las enfermeras de Quebec fuera única y original. Sobre la creación de este novedoso modelo de enfermería y sobre la promoción activa de este durante casi medio siglo, este artículo1 vuelve a trazar, a partir de archivos inéditos, la extraordinaria carrera de Charlotte Tassé.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".