The Nursing Human Resource Planning Best Practice Toolkit: Creating a Best Practice Resource for Nursing Managers
Notice bibliographique
Résumé
Evidence of acute nursing shortages in urban hospitals has been surfacing since 2000. Further, new graduate nurses account for more than 50% of total nurse turnover in some hospitals and between 35% and 60% of new graduates change workplace during the first year. Critical to organizational success, first line nurse managers must have the knowledge and skills to ensure the accurate projection of nursing resource requirements and to develop proactive recruitment and retention programs that are effective, promote positive nursing socialization, and provide early exposure to the clinical setting. The Nursing Human Resource Planning Best Practice Toolkit project supported the creation of a network of teaching and community hospitals to develop a best practice toolkit in nursing human resource planning targeted at first line nursing managers. The toolkit includes the development of a framework including the conceptual building blocks of planning tools, manager interventions, retention and recruitment and professional practice models. The development of the toolkit involved conducting a review of the literature for best practices in nursing human resource planning, using a mixed method approach to data collection including a survey and extensive interviews of managers and completing a comprehensive scan of human resource practices in the participating organizations. This paper will provide an overview of the process used to develop the toolkit, a description of the toolkit contents and a reflection on the outcomes of the project.
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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 | 0,047 | 0,070 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».