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Enregistrement W1733677560 · doi:10.5430/jnep.v5n8p7

Commencing a nurse education role development journey in a regional Australian health district: Results from a mixed method baseline inquiry

2015· article· en· W1733677560 sur OpenAlexvenueno aff
Greg Fairbrother, Rae Rafferty, Andrew Woods, Vanessa Tyler, Wendy Howell

Notice bibliographique

RevueJournal of Nursing Education and Practice · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueNursing Roles and Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFocus groupNursingDiversity (politics)Baseline (sea)Participatory action researchPsychologyMedicineMedical educationPolitical scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background : Health service-based nurse education roles (NERs) are well positioned to support the integration of theory and practice in Australian nursing. Despite this they are widely viewed as both poorly described and undervalued. Objective: To establish role parameters, typical activity profiles and views and attitudes about their roles, professional practices & linkages, among a sample of regional Australian nurses in NERs. Methods : Design: Participatory action research baseline inquiry. Participants: Nurse educators (NEs) and clinical nurse educators (CNEs) of the Northern New South Wales Local Health District. Mixed method baseline survey (n = 38, 84% response rate) and focus group study (3 groups, n = 33 participants in total). Results : Most survey participants were active in writing education programme material for Registered Nurses (RNs). Two thirds of survey respondents reported responsibility for medical staff training. CNEs were called upon to provide clinical relief (prompted by high patient acuity, sick leave and meal breaks) to the wards and units significantly more frequently than NEs. Activity logging indicated wide-ranging role domain diversity. Providing education and supporting clinical staff were the most prominent role domains for both NEs and CNEs. Dissatisfaction with aspects of NER was high – no role domain attracted higher than 60% overall satisfaction from this representative sample. Most participants were not research-active and many indicated the need for improvements in their linkages to the nursing academy. Focus group discussion suggested a group who were spread thinly, answerable to multiple governance tiers and intellectually under-supported. No consistent guiding educational philosophy was discernible in relation to participants’ own teaching activity. Conclusions : Principle issues related to the diversity of operational and professional responsibility tied to multiple impacting governance structures. Stable and purposeful linkages to nursing faculties/academia were also lacking.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,029
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,154

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0290,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0070,002
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,341
Tête enseignante GPT0,578
Écart entre enseignants0,237 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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