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Enregistrement W1992272434 · doi:10.3109/13561820.2013.816660

The social context of career choice among millennial nurses: implications for interprofessional practice

2013· article· en· W1992272434 sur OpenAlexaffabout
Sheri Price, Linda M. Hall, Jan Angus, Elizabeth Peter

Notice bibliographique

RevueJournal of Interprofessional Care · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCareer Development and Diversity
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Interprofessional educationSocial workPsychologyMedical educationNursingSociologyMedicineHealth carePolitical scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Health human resource and workforce planning is a global priority. Given the critical nursing shortage, and the fact that nurses are the largest group of healthcare providers, health workforce planning must focus on strategies to enhance both recruitment and retention of nurses. Understanding early socialization to career choice can provide insight into professional perceptions and expectations that have implications for recruitment, retention and interprofessional collaboration. This interpretive narrative inquiry utilized Polkinghorne's theory of narrative emplotment to understand the career choice experiences of 12 millennial nurses (born between 1980 and 2000) in Eastern Canada. Participants were interviewed twice, face-to-face, 4 to 6 weeks apart prior to commencing their nursing program. The narratives present career choice as a complex consideration of social positioning. The findings provide insight into how nursing is perceived to be positioned in relation to medicine and how the participants struggled to locate themselves within this social hierarchy. Implications of this research highlight the need to ensure that recruitment messaging and organizational policies promote interprofessional collaboration from the onset of choosing a career in the health professions. Early professional socialization strategies during recruitment and education can enhance future collaboration between the health professions.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,446
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,345 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations18
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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