Notice bibliographique
Résumé
Recruitment and retention issues associated with the growing nursing shortage in Canada are magnified in Nunavut, where the scope of nursing practice is much broader than in urban settings. The Qikiqtani General Hospital (QGH), a 35-bed hospital in Nunavut's capital, Iqaluit, was the home base for this multi-pronged pilot project that spanned 16 months to March 2011. The goals of the project included creating opportunities for front-line nurses to develop new clinical skills and knowledge and expand their competencies; offering enhanced critical care training relevant to the needs of nurses; and providing a smooth transition to entry to practice in a hospital setting for new graduate nurses. An in-house mentorship program was developed, and contracts were made with three outside parties: the Critical Care Education Network (CRI), the Ottawa Hospital and the Perinatal Partnership Program of Eastern and Southeastern Ontario. A number of professional development opportunities were provided – for example, 26 nurses participated in the CRI's critical care training, and six nurses were trained as CRI trainers.Overall, nurses were satisfied with the accessibility, delivery and applicability of the RTA education opportunities, and all nurses agreed that these opportunities increased their professional skills. A plan for the sustainability of the critical care portion of the Nunavut RTA project is currently in place, and the QGH is in the process of hiring a nurse educator for the hospital. This hiring will be a key piece to sustain the project initiatives. If the mentorship program is to continue, it will be essential to hire someone dedicated to the orientation of new graduates and new nurses.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».