Improving first-destination recruitment: nursing students' perceptions of three initiatives in London, England
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In the face of recruitment problems, managers are becoming increasingly proactive by introducing novel initiatives designed to encourage newly qualified nurses to apply to their institutions and catchment areas for employment. AIMS AND METHODS: Based on a multimethod survey of students from two British universities, this paper explores their perceptions of three very different initiatives, each at different stages of development and implementation. The 'Home Trust' initiative, provided the majority of clinical placements in one hospital. It was experienced by almost all the students who reported on it in questionnaires (n = 650), focus groups (n = 7) and interviews (n = 30). The 'On Secondment' initiative, seconded Health Care Assistants from their jobs into nurse education. It was experienced by a small number of students who reported on it in questionnaires (n = 32) and focus groups (n = 3). The 'Recruitment Clearing House' initiative planned to provide one interview for a range of hospitals and job vacancies in a large geographical catchment area. At the time of data collection, it was in a conceptual phase and was commented on in a small number of focus groups with students (n = 3). In addition, this initiative was commented on by recruitment managers in interviews (n = 3). RESULTS: Students held strong views on the positive and negative features of both current and prospective initiatives. Unique consumer insights were gained, particularly into their finer details and consequences. CONCLUSION: Student experiences and perceptions are valuable in the planning, implementation and review stages of local recruitment initiatives.
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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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».