Organizational Culture Shapes the Adoption and Incorporation of Simulation into Nursing Curricula: A Grounded Theory Study
Notice bibliographique
Résumé
Purpose. To create a substantive mid-range theory explaining how the organizational cultures of undergraduate nursing programs shape the adoption and incorporation of mid-to high-level technical fidelity simulators as a teaching strategy within curricula. Method. A constructivist grounded theory was used to guide this study which was conducted in Ontario, Canada, during 2011-12. Semistructured interviews (n = 43) with participants that included nursing administrators, nursing faculty, and simulation leaders across multiple programs (n = 13) informed this study. Additionally, key documents (n = 67) were reviewed. Purposeful and theoretical sampling was used and data were collected and analyzed simultaneously. Data were compared among and between sites. Findings. The organizational elements that shape simulation in nursing (OESSN) model depicts five key organizational factors at the nursing program level that shaped the adoption and incorporation of simulation: (1) leaders working in tandem, (2) information exchange, (3) physical locale, (4) shared motivators, and (5) scaffolding to manage change. Conclusions. The OESSN model provides an explanation of the organizational factors that contributed to the adoption and incorporation of simulation into nursing curricula. Nursing programs that use the OESSN model may experience a more rapid or broad uptake of simulation when organizational factors that impact adoption and incorporation are considered and planned for.
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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 | 0,022 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».