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Enregistrement W1992461324 · doi:10.12927/cjnl.2004.16268

Retaining and Transferring Nursing Knowledge through a Hospital Internship Program

2004· article· en· W1992461324 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.

Notice bibliographique

RevueNursing leadership · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHigher Education Learning Practices
Établissements canadiensSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInternshipHealth careAsset (computer security)NursingPsychologyProfessional developmentNursing shortageMedical educationMedicineNurse educationPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In healthcare, organizations recognize that human capital is their most valuable asset. The importance of investing in knowledge workers is imperative given the current and future shortage of health professionals. Knowledge acquisition occurs through continuous learning and the transfer of information from those who are highly experienced to those who are less qualified. At St. Michael's Hospital, two innovative and unique programs were created for the transfer of knowledge. The first was a nurse fellowship program that enabled experienced nurses to spend two to three months learning new skills to advance clinical practice. The second was a nurse internship program in which new graduates spend three to four months in their area of hire to enhance clinical practice through skill development and prioritization of patient care needs. This paper describes both programs and presents an evaluation of the new-graduate internship program as an opportunity for professional development and career enhancement For nurse interns, the program promotes self-esteem and professional confidence, improves job satisfaction and rewards nurses for their contribution. For nurse preceptors, the program provides job enrichment, experience in teaching and recognition by the organization and peers that they are knowledge experts. In healthcare, organizations have come to acknowledge that their most valuable asset is human capital, in particular, knowledge workers (Horibe 1999). Knowledge workers contribute a composite of information, intellectual property and experience (Horibe 1999), acquired by study, investigation, observation or practice (Webster's Dictionary 1989). Investing in knowledge workers is investing in the future. In this regard, organizations have implemented recruitment and retention strategies to attract, retain and advance the highest calibre of health professional. Knowledge workers contribute to an organization through their ideas, analyses of complex situations and sound judgment in decision-making (Horibe 1999). They further develop these skills over the course of their career through continuous learning. This paper will focus on the importance of investing in nurses as knowledge workers. In particular, given the shortage of nurses and the reality that 25% of today's nurses can retire over the next 10 years (CNA 2001), it is imperative that knowledge transfer occur from highly experienced to less experienced nurses.

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.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,216
Score d'incertitude au seuil0,852

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,305
Tête enseignante GPT0,446
Écart entre enseignants0,141 · 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