Nursing intellectual capital theory: operationalization and empirical validation of concepts
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.
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To present the operationalization of concepts in the nursing intellectual capital theory and the results of a methodological study aimed at empirically validating the concepts. BACKGROUND: The nursing intellectual capital theory proposes that the stocks of nursing knowledge in an organization are embedded in two concepts, nursing human capital and nursing structural capital. The theory also proposes that two concepts in the work environment, nurse staffing and employer support for nursing continuing professional development, influence nursing human capital. DESIGN: A cross-sectional design. METHODS: A systematic three-step process was used to operationalize the concepts of the theory. In 2008, data were collected for 147 inpatient units from administrative departments and unit managers in 6 Canadian hospitals. Exploratory factor analyses were conducted to determine if the indicator variables accurately reflect their respective concepts. RESULTS: The proposed indicator variables collectively measured the nurse staffing concept. Three indicators were retained to construct nursing human capital: clinical expertise and experience concept. The nursing structural capital and employer support for nursing continuing professional development concepts were not validated empirically. CONCLUSION: The nurse staffing and the nursing human capital: clinical expertise and experience concepts will be brought forward for further model testing. Refinement for some of the indicator variables of the concepts is indicated. Additional research is required with different sources of data to confirm the findings.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,003 |
| 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 découle