Identifying Second Language Speech Tasks and Ability Levels for Successful Nurse Oral Interaction with Patients in a Linguistic Minority Setting: An Instrument Development Project
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle