Attitudes and Perceptions towards Men in Nursing Education
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The aim of the current investigation was to compare and contrast societal perceptions and attitudes towards men in nursing as reported by male and female nursing and non-nursing university students. Methods: A comparative study design was employed to investigate societal attitudes and perceptions towards male nurses enrolled in school of nursing in a mid-sized university in Ontario, Canada. A convenience non-random sampling method was employed that consisted of undergraduate nursing (N = 82) and non-nursing (N = 67) students. Perceptions and attitudes towards men in nursing were assessed using the Attitudes Towards Men in Nursing Scale (ATMINS). Results: Sixty-seven non-nursing students partook in this investigation, including 36 males and 31 females. The non-nursing female students ranged in age from 19 to 25 years (mean = 21.6 +/- standard deviation [S.D.] 4.9), and non-nursing male students ranged in age from 19 to 37 years (mean = 23.9 +/- 4.9 S.D.). The nursing female students ranged in age from 19 to 44 years (mean = 21.8 +/- 8.8 S.D.), and the male nursing students ranged in age from 19 to 46 years (mean = 28.9 +/- 8.8 S.D.). Overall, both female nursing and non-nursing students were found to have less favourable perceptions and negative attitudes towards male nursing students. Conclusions and Recommendations: Our findings suggest that there is a general perception in Canadian society that nursing is a more suitable career choice for women than men. Moreover, societal perceptions and stereotypes towards male nurses (e.g., they are gay, effeminate, less compassionate and caring than females nurses) prevail, which may negatively contribute to their recruitment and retention in nursing programs. Greater efforts need to be taken to recruit more positive male role models in clinical practice and academia. Furthermore, recruitment ads for nursing should make greater efforts to portray the male presence in the profession.These strategies will help to address in part the current national and global shortages for nurses and also help to encourage diversity in the profession.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».