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Enregistrement W2106407598

Stories from select Saskatchewan formal registered nurse leaders in policy : a content analysis

2009· article· en· W2106407598 sur OpenAlexaboutno aff
Sarah Ann Sundquist

Notice bibliographique

RevueUniversity Library - University of Saskatchewan (University of Saskatchewan) · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueNursing Education, Practice, and Leadership
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContent analysisContent (measure theory)NursingPublic relationsPolitical sciencePsychologyBusinessMedicineSociologySocial science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Registered Nurses (RNs) have a history of policy leadership that has altered the health care system and the profession.The purpose of the qualitative inquiry was to describe the experiences of six select Saskatchewan formal Registered Nurse leaders (RNLs) in policy.Through open-ended interviews and letters, personal experiences were interpreted using content analysis.The researcher identified key ideas from the interview data and requested a reflective letter expanding or clarifying the chosen text, serving to enhance triangulation and memberchecking of personal transcripts.Meaningful patterns and/or similarities describing three themes of values, vision, and career paths emerged from the textual data.The coding framework evolved into ten categories describing individual experiences, such as mentoring, change management, and work-life balance.Three RNLs described how they wished more RNs were involved in policy, as they believed that RNs could harness more power in policy processes.Five RNLs told stories about how graduate education influenced their thinking and they gained appreciation for leading action on policy issues.The qualitative data were presented in categories for discussion.One RNL described how organizational structures may a limiting factor to RNs" participation in policy.Implications and recommendations of the findings are outlined for education, practice, administration, research, and policy.Findings are relevant for professional, health care, and government organizations, as well as education programs.Relevance may be found by individual practitioners considering a leadership role, to assist in informing potential career paths.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,086
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,006
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,208 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations4
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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