Identifying Second Language Speech Tasks and Ability Levels for Successful Nurse Oral Interaction with Patients in a Linguistic Minority Setting: An Instrument Development Project
Notice bibliographique
Résumé
One of the most demanding situations for members of linguistic minorities is a conversation between a health professional and a patient, a situation that frequently arises for linguistic minority groups in North America, Europe, and elsewhere. The present study reports on the construction of an oral interaction scale for nurses serving linguistic minorities in their second language (L2). A mixed methods approach was used to identify and validate a set of speech activities relating to nurse interactions with patients and to derive the L2 ability required to carry out those tasks. The research included an extensive literature review, the development of an initial list of speech tasks, and validation of this list with a nurse focus group. The retained speech tasks were then developed into a questionnaire and administered to 133 Quebec nurses who assessed each speech task for difficulty in an L2 context. Results were submitted to Rasch analysis and calibrated with reference to the Canadian Language Benchmarks, and the constructs underlying the speech tasks were identified through exploratory and confirmatory factor analyses. Results showed that speech tasks dealing with emotional aspects of caregiving and conveying health-specific information were reported as being the most demanding in terms of L2 ability, and the most strongly associated with L2 ability required for nurse-patient interactions. Implications are discussed with respect to the development and use of assessment instruments to facilitate L2 workplace training for health care professionals.
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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 | 0,012 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».