Voix infirmières pendant la COVID-19 : Une analyse de la couverture médiatique au Canada
Bibliographic record
Abstract
Même si l’on reconnaît généralement que le personnel infirmier et les enjeux liés aux soins infirmiers sont sous-représentés dans les médias, l’inverse est également vrai pendant des crises sanitaires d’envergure comme l’Ébola et le SRAS (syndrome respiratoire aigu sévère). Nous constatons la manifestation de ce même phénomène pendant la pandémie de COVID-19, pendant laquelle le personnel infirmier et les enjeux liés aux soins infirmiers sont le sujet d’une forte couverture médiatique au Canada et à l’international. Pour mieux comprendre cette couverture médiatique, nous avons analysé le contenu d’articles de presse canadiens publiés en anglais et en français au cours des cinq premiers mois de la pandémie de COVID-19. Le présent article présente les résultats de notre analyse et identifie les grandes leçons tirées de celle-ci. Ces résultats représentent selon nous un important point de départ pour mieux comprendre l’agentivité du personnel infirmier et le savoir-faire démontré par ce dernier pendant les premiers mois de la pandémie.
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 | 0.003 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.010 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".