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Enregistrement W2095987918 · doi:10.5430/jnep.v5n4p90

Keeping the lines open: Exploring communication around nurse education between academia and clinical placement areas

2015· article· en· W2095987918 sur OpenAlexaffvenue
Melissa L. Holland

Notice bibliographique

RevueJournal of Nursing Education and Practice · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterprofessional Education and Collaboration
Établissements canadiensVictoria General HospitalUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAmbiguityNursingFoundation (evidence)Grounded theoryService (business)Nurse educationPsychologyProcess (computing)Key (lock)Medical educationPedagogyMedicineQualitative researchSociologyPolitical scienceBusinessComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is recognized that there are two significant parts to the process of educating nurses: knowledge acquisition and application. Even as much of the knowledge acquisition has formally transitioned to higher education institutions for many nursing programmes, there is a continued need for strong clinical placements to support application of this knowledge into practice. Competing priorities of service and education can make collaboration a challenge, and communication is frequently noted to be a key factor in developing and sustaining effective partnerships. This study was undertaken to explore how communication around nurse education takes place within the diverse partnerships found within nurse education. Semi-structured interviews were done with participants involved in nurse education from both academic and clinical areas. Using a grounded theory approach, each interview was analyzed, compared and contrasted. This allowed four significant categories to emerge, including Foundation (Purpose and Philosophy), Descriptors (Mode and Form), Variables (Concepts of Lack, Time and Relationship) and Outcomes (Frustration, Ambiguity and Engagement). Communication is recognized as necessary for successful holistic nurse education, and all involved and invested in educating nursing students can recognize the part they can have in addressing personal and systemic communication processes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,025
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,065
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,134

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0250,065
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0130,017
Communication savante0,0150,014
Science ouverte0,0030,014
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,501
Tête enseignante GPT0,644
Écart entre enseignants0,143 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations5
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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