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Record W7024495546

SE SPÉCIALISER EN SOINS INFIRMIERS, CELA EXISTE-IL?

2015· article· fr· W7024495546 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueLu Zone Ul (Laurentian University) · 2015
Typearticle
Languagefr
FieldPhysics and Astronomy
TopicModel Reduction and Neural Networks
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPopulationContext (archaeology)Scapegoat
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

INTRODUCTIONDans cette prsentation, l'auteur explique les six (6) niveaux de formation qu'une personne peut suivre en soins infirmiers.Celui-ci explique galement quel niveau les infirmires peuvent se spcialiser et avec quels types de formation.L'auteur nous expliquera comment la formation pour infirmire clinicienne spcialiste (ICS) permet d'amliorer la qualit des soins, son efficacit et comment son influence permet d'amliorer les problmatiques systmiques dans les institutions de soins.Lorsqu'il y a un nombre critique des ICS, cela permet galement un pargne au niveau des cots financiers puisqu'elles peuvent mettre en place des protocoles qui permettent un meilleur rtablissement des malades, une meilleure prise en charge de leurs soins et le dveloppement d'une pratique clinique qui est au fait des recherches et des dcouvertes dans le domaine de la sant.MTHODOLOGIE Cette prsentation se veut ducative et permettra de comprendre comment les infirmires, travaillant dans une approche interdisciplinaire et collaborative, entre elles, peuvent faire la diffrence dans un systme de sant public comme le ntre.C'est endendu que souvent la population ne connait pas bien leurs rles, mais parfois autres professionnels de la sant, comme les mdecins, partagent cette mconnaissance.Nous avons une pratique dite autonome qui nous permet de faire une collecte de donnes, d'en analyser le contenu, de planifier les objectifs avec les clients et la dmarche suivre, d'implanter toute une srie d'interventions et d'en valuer les rsultats.Mais au niveau des infirmires cliniciennes spcialistes, cette pratique se fait beaucoup plus en profondeur et avec une minutie qui en surprend plusieurs lorsque nous valuons les rsultats.De plus, les ICS travaillent avec les clients, les familles, les infirmires, les professionnels de la sant et les administrateurs des institutions de soins pour en amliorer le fonctionnement.C'est ce que l'auteur de cet atelier fait.Il est infirmier clinicien spcialiste depuis 24 ans et il participe activement depuis 13 ans au travail des deux associations professionnelles d'ICS tant en Ontario et qu'au Canada.Il saura vous captiver par ses exemples.CONCLUSION Une masse critique d'ICS, c'est ce qui permet d'atteindre de meilleurs rsultats.En ces priodes de restreintes budgtaires, il faut savoir investir afin de pouvoir pargner financirement et d'amliorer les systmes en place.Mais il faut considrer qu'en bout de ligne, c'est une amlioration significative dans la qualit des soins.

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)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.548
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.001

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.

Opus teacher head0.039
GPT teacher head0.252
Teacher spread0.214 · 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".

Quick stats

Citations0
Published2015
Admission routes1
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