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Análise de particularidades da participação lusófona em uma Rede de Conhecimentos em Enfermagem

2023· article· pt· W4321216697 on OpenAlexaff
Margareth Santos Zanchetta, Marcelo Medeiros, José Carlos Carvalho, Cristina Lavareda Baixinho, Cândida Çaniçali Primo, Manuel Chaves, Márcia Teles de Oliveira Gouvéia, Nara Marilene Oliveira Girardon-Perlini, Cristianne Maria Famer Rocha, Edwaldo Costa, Walterlânia Silva Santos, Vera Lúcia Mendes de Paula Pessoa

Bibliographic record

VenueEscola Anna Nery · 2023
Typearticle
Languagept
FieldHealth Professions
TopicHealth, Nursing, Elderly Care
Canadian institutionsToronto Metropolitan University
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Resumo Objetivo Descrever o exercício conceitual de reflexão sobre as possibilidades e particularidades da participação das Escolas de Enfermagem e Faculdades de Enfermagem lusófonas na Rede de Conhecimentos em Enfermagem. Método Análise das informações obtidas em um levantamento de recursos institucionais de acordo com o marco conceitual proposto por Prug e Prusak sobre rede de conhecimentos. A ponderação de aspectos positivos e negativos - analisando o aprendizado com as informações - levou em consideração as possíveis soluções para um plano de ação. Resultados Tanto nas ações institucionais para suportar a pesquisa em Enfermagem como nos benefícios almejados com a participação na Rede existe o interesse na internacionalização da pesquisa e no trabalho colaborativo. Com a ampliação dos horizontes da ciência da Enfermagem lusófona, este trabalho visa aumentar o impacto da pesquisa e agilizar a divulgação e a utilização dos resultados, tanto na educação como na clínica. Conclusão e Implicações para a prática A participação das referidas instituições oferece inúmeras possibilidades de demonstrar originalidade, criatividade e perícia de sua prática docente e de pesquisa, favorecendo o compartilhamento de ideias e práticas. A prática de produção científica, por docentes e discentes, pode ser aprimorada pelo refinamento de modos de pensar, criar, produzir e disseminar.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.005
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesResearch integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.381
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0050.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0030.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0020.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.006

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.

Opus teacher head0.164
GPT teacher head0.455
Teacher spread0.291 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Citations0
Published2023
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