Distance Education to Prepare Nursing Faculty in Eritrea: Diffusion of an Innovative Model of Midwifery Education
Notice bibliographique
Résumé
The World Health Organization has identified 56 countries with critical health care provider shortages. This article describes an innovative collaboration between Stony Brook University, Stony Brook, NY, and the University of Asmara, Eritrea, aimed at increasing the number of qualified nursing faculty in Eritrea. Eritrean graduate nursing students used distance education technologies and in-country clinical support to complete a program of study that prepared them for an advanced practice nursing and faculty role. The 10 students were all highly successful and graduated in 4 semesters. These students and the Stony Brook faculty who supported them from the United States provided feedback and recommendations for future programming. The article provides key recommendations to other universities considering distance education collaboration to help build nursing capacity in developing countries. First, ensure bilateral understanding of the differences between the health care and educational systems in the partner countries. Second, select appropriate educational technology considering both technical and human factors. Third, ensure that students and faculty are sufficiently prepared for success. Fourth, maintain a strong focus on clinical education. Finally, remain flexible through program implementation, working together with students to adjust the program to address local needs and challenges.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».