Innovative education strategies implemented for large numbers of undergraduate nursing students: The Case of one South African university nursing department
Notice bibliographique
Résumé
The nurse education and training landscape in South Africa has changed in different ways over the past century, with the result that education and training of nurses does not necessarily translate into an adequate supply of professional nurses for the health care service. Today there is a shortage in this category. Factors which contribute to this shortage include nurses moving from the public to the private sector due to perceived better conditions of service, migration, burden of disease, reduction in bed occupancy and an ageing nurse population. Many professional nurses are now reaching retirement, and it is imperative that the training and supply of young professional nurses for the country be reconsidered in the light of this. According to Pillay, the majority of nurses’ training begins in the public sector and their knowledge is grounded on this experience. When sufficient experience is gained, they seek out better opportunities in the private sector and migrate to the more developed countries. This loss of experience from the public sector impacts negatively on the capacity to mentor new graduates, which in turn results in the young, professional, trained nurses seeking better opportunities with organizations where they can develop further. The net result of this is that the public sector is left with overworked, older staff who are on the verge of retirement.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».