Are Skills Learned in Nursing Transferable to Other Careers?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the influence of skills gained in nursing on the transition to a non-nursing career. BACKGROUND: Little is known about the impact that nursing skills have on the transition to new careers or about the transferability of nursing skills to professions outside nursing. METHOD: A postal questionnaire was mailed to respondents who had left nursing. The questionnaire included demographic, nursing education and practice information, reasons for entering and leaving nursing, perceptions of the skills gained in nursing and the ease of adjustment to a new career. Data analysis included exploratory and confirmatory factor analysis, Pearson product moment correlations and linear and multiple regression analysis. RESULTS: Skills learned as a nurse that were valuable in acquiring a career outside nursing formed two factors, including "management of self and others" and "knowledge and skills learned," explaining 32% of the variation. The highest educational achievement while working as a nurse, choosing nursing as a "default choice," leaving nursing because of "worklife/homelife balance" and the skills of "management of self and others" and "knowledge and skills" had a significant relationship with difficulty adjusting to a non-nursing work role and, overall, explained 28% of the variation in this difficulty adjusting. CONCLUSION: General knowledge and skills learned in nursing prove beneficial in adjusting to roles outside nursing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».