Minority nursing students’ perception of their baccalaureate program
Notice bibliographique
Résumé
Background: Review of the literature indicates that a number of barriers affect the success of minority nursing students and contribute to the high attrition rate. Identified barriers include feeling of loneliness, alienation, isolation, as well as academic and financial difficulties. To increase minority representation in the nursing work force and retention in nursing schools require understanding of perceived educational experience. Methods: The purpose of this study was to examine the perceived educational experience of minority nursing students at a southeast rural regional university in Georgia. These students were also enrolled in a comprehensive nursing workforce diversity project called SCRUBS Program, a comprehensive retention program designed to support minority nursing students’ academic achievement. Data were collected from forty-six participants of which 90% were African American; 5% Hispanic and 5% other. Of the 46 participants, 85% were female and 15% male. Results: Participants perceived their educational experience as “good, challenging, stressful, but overall positive and worth it.” Though participants noted that the nursing program curriculum was rigorous and overwhelming, available resources including mentoring, tutoring, peer socialization, and resources from the SCRUBS Program enhanced their educational experience. Conclusions: These findings have implications for retention of minority students in nursing education. The need to create a supportive and an inclusive cultural climate is essential for minorities’ academic success in nursing programs.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».