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Associação Internacional de Enfermagem da Família: ferramenta com recursos para cuidados a famílias de migrantes ou refugiados

2023· article· pt· W4381798470 on OpenAlexaff
Fernanda Lise, Donna Marvicsin, Debbie Sheppard-LeMoine, Norma Krumwiede, Yuuko Mabrey Johnson, Maria do Céu Barbieri‐Figueiredo

Bibliographic record

VenueRevista da Escola de Enfermagem da USP · 2023
Typearticle
Languagept
FieldPsychology
TopicMigration, Health and Trauma
Canadian institutionsUniversity of Windsor
Fundersnot available
KeywordsPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

RESUMO Objetivo: Relatar a experiência do Comitê de Práticas da Associação Internacional de Enfermagem da Família em relação ao desenvolvimento de uma ferramenta com recursos para os cuidados a famílias de migrantes ou refugiados como resposta à crise mundial de migrantes e refugiados. Métodos: Estudo qualitativo e descritivo. Relato de experiência que descreveu o desenvolvimento de uma ferramenta com recursos para os cuidados a famílias de migrantes ou refugiados. Resultados: O desenvolvimento dessa ferramenta foi embasado na literatura atual relacionada a avaliação e intervenção centrada na família, uma prática culturalmente sensível baseada nos pontos fortes familiares; em declarações que indicavam o posicionamento sobre as famílias de migrantes ou refugiados; e em organizações de enfermagem e saúde que abordaram a saúde da família refugiada. Conclusões: A disseminação dos recursos disponíveis na ferramenta pode auxiliar nas práticas de enfermagem, estimular o uso de abordagens adequadas em avaliações e intervenções e promover a resiliência das famílias enquanto elas passam pelo período de adaptação, proporcionando, assim, bem-estar e levando à cura de traumas e adversidades enfrentados pelas famílias no processo de migrar ou refugiar-se.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Methods · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.032
Threshold uncertainty score0.064

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.016
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.000

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.

Opus teacher head0.122
GPT teacher head0.415
Teacher spread0.293 · 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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreMethods

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".

Quick stats

Citations1
Published2023
Admission routes1
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