Nursing intellectual capital theory: operationalization and empirical validation of concepts
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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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,022 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,010 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».