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Enregistrement W2025034547 · doi:10.2202/1548-923x.1133

The Process of Master's Education in Nursing: Evolution or Revolution?

2005· article· en· W2025034547 sur OpenAlexaffabout
Catherine E. Cragg, Mary‐Anne Andrusyszyn

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Nursing Education Scholarship · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Critical Thinking Development
Établissements canadiensWestern UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerspective (graphical)Nurse educationProcess (computing)NursingPsychologyMedical educationQualitative researchMedicinePedagogySociologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this qualitative, descriptive study, the process of achieving change in knowledge and attitudes through Master's education in nursing is examined. Twenty-two recent graduates from three Ontario universities participated in semi-structured, taped interviews. Participants recounted personal and professional changes they attributed to completing a Master's program in Nursing and their experience of the process of change. After responding to questions about differences they perceived in themselves, participants reviewed Mezirow's (1991; 1994) 11 stages of perspective transformation and discussed whether these phases resonated for them. Some felt that the stages described their experience accurately; others reported their experience of the process was not as dramatic as Mezirow's description implied. Several who had taken degree completion baccalaureate programs perceived their baccalaureate experience to be more congruent with Mezirow's transformation process than the change process in their Master's program. At the Master's level, the majority felt the changes were evolutionary, not revolutionary. Most reported that rather than undergoing a perspective transformation, they were building on values and attitudes from the baccalaureate level. This study contributes to understanding the processes of change experienced by students in graduate education in nursing.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,735
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,466
Écart entre enseignants0,409 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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