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Enregistrement W2094684313 · doi:10.1177/1533210105280367

Nursing Students Learn About Complementary and Alternative Health Care Practices

2005· article· en· W2094684313 sur OpenAlexaff
Jean N. Groft, Ruth Grant Kalischuk

Notice bibliographique

RevueComplementary health practice review · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueComplementary and Alternative Medicine Studies
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésModalitiesContext (archaeology)Nurse educationPsychologyNursingHealth careMedical educationThematic analysisMedicineQualitative researchSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Informed by a philosophy that embraces wholeness and balance of body-mind-spirit, the authors each led a 13-week university course in which undergraduate students explored the history and practice of alternative and complementary healing modalities. Students submitted weekly journals chronicling their responses to and understanding of the course material. The journals were examined to gain an understanding of students’ experiences related to all aspects of the course content and process. Thematic analysis revealed a major concept (searching and re-searching) as well as five subconcepts (engaging, opening, hesitating, understanding, and knowing) that represented the iterative process of interacting with and reflecting on the learning of often unfamiliar approaches to healing. Of significant interest was the tremendous personal growth identified by students. Nursing students were also able to recognize the utility of their new awareness and knowledge within the context of nursing care delivery, acknowledging the role of alternative and complementary therapies and treatments in the choices made and care accepted by their clients. Implications of the findings for nursing education include the need to expose students to such information and experiences for improved professional nursing practice and health care in general.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,848
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,146
Tête enseignante GPT0,554
Écart entre enseignants0,408 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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