Nurse retention strategies: advice from experienced registered nurses
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The purpose of the paper is to explore the insights of experienced nurses regarding initiatives they believe would effectively retain nurses like themselves in the nursing profession. DESIGN/METHODOLOGY/APPROACH: As part of a qualitative investigation into the perceptions of nurses regarding issues affecting their profession, experienced nurses were asked to describe what retention strategies they would recommend to policy-makers. A total of 16 semi-structured interviews were conducted with long-term nurses in a health region in western Canada. FINDINGS: The paper found that seven retention strategies were commonly mentioned by the participants. The qualitative mode of inquiry allowed the nurses to convey the context, attitudes and feelings behind their recommendations. RESEARCH LIMITATIONS/IMPLICATIONS: The work environments and accompanying retention policies experienced by nurses vary widely according to the specific employment context As is typical with qualitative research, the findings of this study cannot be considered as generalizable to all nurses in all health care settings. PRACTICAL IMPLICATIONS: The results of this paper provide a deeper understanding of the attitudes, emotions and contextual issues behind the nurse retention strategies seen as most appropriate by the target audience of long-term nurses. ORIGINALITY/VALUE: While there is much literature advocating the implementation of nurse retention strategies, very little evidence has been presented from a qualitative lens. It is necessary to directly listen to the voices of those impacted by policies in order to better appreciate how such policies are perceived from a bottom-up perspective.
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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 | 0,007 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».