Access All Areas: Exploring the Use of Library and IT Facilities by University of Salford Pre-registration Diploma Nurses During Periods of Clinical Practice Placement
Notice bibliographique
Résumé
Objective - To assess the scale of library and IT resource access issues reported anecdotally by nursing students on clinical placement. To map patterns of IT and library usage behaviour to inform future service plans for this population of students.
 
 Methods - A multi-response self-completion questionnaire administered on a group basis to 78 pre-registration Diploma Nursing students.
 
 Results - The survey group were heavy users of library and IT facilities while on placement (87% of respondents accessed library and IT facilities at least once per week). Survey respondents encountered barriers to accessing these resources, including lack of awareness of local facilities, lack of time to access facilities, supervisors’ attitudes towards use of library and IT facilities by placement students, and feeling inadequately prepared for accessing and using resources at a distance from the university. Respondents relied heavily on facilities in the placement location and university facilities and responses suggest that use by location was strongly linked to resource format. Use of public library facilities to support study while on placement was revealed by the survey. Respondents’ main source of help for library and IT issues was clinical mentors. The survey indicated that the experience of library and IT access varied greatly with location of placement venue. The study was limited in eliciting more detail about location-specific experiences and findings need to be explored further with respondents using focus group methodology.
 
 Conclusions – Library and IT access problems encountered by the pre-registration nursing students included in this survey were not large scale. Although there is no evidence of behaviour to circumvent systemic problems, the study identified small but significant barriers. Five recommendations addressing these barriers will require collaborative service planning between University of Salford and National Health Service (NHS) learning resource staff to implement. This collaboration needs to include service users and the practice mentors who support them on clinical placement.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,289 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».