Bibliographic record
Abstract
Vous avez peut-être déjà entendu parler de la pratique infirmière en région éloignée, de rôle élargi, mais sait-on réellement à quoi cette pratique infirmière ressemble au quotidien ? En 2019, l’Association des infirmières et infirmiers du Canada (AIIC) reconnaissait que la naissance du rôle de l’infirmière praticienne était directement liée à la pratique infirmière en régions éloignées. L’infirmière praticienne serait donc née d’un besoin de dispenser des soins de premières lignes dans les régions plus isolées (1). Cependant, encore aujourd’hui, ce sont des infirmier.ères avec ou sans rôle élargi qui assurent la majorité des services dans ces régions. L’Ordre des infirmières et infirmiers du Québec (OIIQ) a aussi décrit cette pratique comme étant unique, comprenant une autonomie exceptionnelle et qui est la pierre angulaire de l’accessibilité de services et de soins de santé des communautés autochtones (2). Ainsi, c’est en voulant démystifier cette pratique, que j’ai eu la chance de discuter avec Mme Stéphanie Boutin qui travaille dans les communautés Inuit du Nunavik depuis plusieurs années. Dans cette entrevue, Mme Boutin nous partage son vécu, mais il est important de mentionner que chaque pratique infirmière est différente selon le contexte spécifique et les politiques en place de son organisation de santé.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.016 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.002 |
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".