Acculturation and socialization: voices of internationally educated nurses in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This paper describes a study that explores the experiences of internationally educated nurses (IENs) in their efforts to gain entry to practice as Registered Nurses (RNs) in the province of Ontario, Canada. AIM: The aim was to uncover, in part, the issues related to professional nursing credentialling. METHODS: This study was guided by a biographical narrative (qualitative) research methodology. A convenience sample of 12 IEN students volunteered for this study representing the Philippines, Mainland China, Korea, Ukraine and India. FINDINGS: The findings were that the IENs progress through a three-phase journey in their quest for licensure in Ontario. These phases include: (1) hope - wanting the Canadian dream of becoming an RN in Ontario; (2) disillusionment - discovering that their home-country nursing qualifications do not meet Ontario RN entry to practice; and (3) navigating disillusionment - living the redefined Canadian dream by returning to nursing school to upgrade their nursing qualifications. CONCLUSIONS: Professional regulatory nursing bodies and nursing educators, as well as practising nurses, must be aware of the potentially confusing and unpleasant processes IENs go through as they qualify for the privilege of practising nursing in Ontario.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| 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 | 0,018 | 0,010 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».