Exploring registered nurses’ attitudes towards postgraduate education in Australia: An overview of the literature
Notice bibliographique
Résumé
Normal 0 false false false EN-AU X-NONE X-NONE Background: Nursing education is designed to prepare competent nurses to meet the current and future health care needs of society. The nursing profession responds to changes in health care needs by exploring new methods for providing care, by changing educational emphases, and by establishing practice standards in new areas. Aim: This literature overview examines issues relating to postgraduate education for specialty nursing practice. Methods : For this literature review, the following computerised databases: CINAHL, PubMed, Medline, EMBASE, Scopus, ERIC, BERA, Cochrane and PsycINFO were used to identify journal articles, books and book chapters using key search terms in various combinations. Whilst there was no time limit imposed upon this search, a guiding evaluation framework and specific criteria did necessarily and purposefully de-limit the review. Results: As this review sought to examine registered nurses’ attitudes towards postgraduate education for specialty practice, the literature search was informed by studies that assessed only participants’ acquisition of knowledge and skills as well as changes in attitudes and behaviours. The articles and reports extracted through the initial literature search, and subjected to the exclusion criteria, were then reviewed and categorised according to the three themes developed from the modification to Barr et al . ’s Evaluative Framework. Conclusions: There are a number of issues associated with registered nurses’ attitudes to postgraduate education for specialty practice. The literature provides some insight into the benefits they perceive as accruing from such study.
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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 | 0,019 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».