Ontario's internationally educated nurses and waste in human capital
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To analyse critically the waste in human capital of Ontario's internationally educated nurses resulting from unemployment or underemployment. BACKGROUND: Globalization of the nursing workforce is resulting in more and more internationally educated nurses migrating to Canada every year. In Ontario, internationally educated nurses represent 11% of the total nursing workforce but many are unable to become registered in Ontario. According to the College of Nurses of Ontario (CNO), 40% of internationally educated nurse applicants never complete the application process and thus never become Registered Nurses in Ontario. Systemic barriers that prevent registration in Ontario can result from any of the seven requirements for completing the application process. The inability of internationally educated nurses to become registered is significant, considering the national and global nursing shortage. In addition, the inability to become registered results in tremendous waste of human capital, especially in developing countries that have invested financially in educating nurses. Although several programmes have been implemented in Ontario for internationally educated nurses, barriers exist in the design and administration of these programmes, and these are described. DATA SOURCE: An opinion piece of international interest and a human interest piece. CONCLUSION: Internationally educated nurses face significant barriers, which prevent their integration into the Ontario healthcare system. Several policy and management strategies are outlined that could be implemented to ease their integration into the Ontario healthcare system.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 découle