Internationally educated nurses: profiling workforce diversity
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
AIM: Nurses with diverse educational and cultural backgrounds are likely to adapt differently to new workforces. The aim of this study was to provide a profile of nurses educated in different countries who are employed in a major settlement jurisdiction. BACKGROUND: Despite difficulties in measuring its magnitude, it is evident that nurse migration has increased as a result of globalization. Major destinations for internationally educated nurses (IENs) include the USA, Canada, the UK, Australia and the Gulf States. Chief donor countries include the Philippines, India and other South Asian countries. Half of all IENs registered in Canada work in the province of Ontario. METHODS: Published literature and secondary data were used to profile cohorts of nurses educated in different countries who are employed in the Ontario workforce. FINDINGS: Statistics available on IENs in Ontario reveal a largely urban settlement pattern. There are major differences among IEN cohorts in terms of age, gender, work status, and type and place of employment. DISCUSSION AND CONCLUSIONS: Although IENs resident in Ontario could not be quantified, a relatively detailed description of IENs in the workforce was possible. Comparison of nurse cohorts indicated that generalizations about IENs should be made with caution. Changes in regulatory conditions have a significant effect on IEN employment. Difficulties associated with international educational and regulatory differences illustrate the need to create global nursing standards. Further investigation of differences in workforce profiles should provide insights leading to improved utilization of IENs.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,003 |
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