Central and peripheral information source use among rural and remote Registered Nurses
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: This paper reports a study examining the use of central (colleagues, inservice and newsletters) and peripheral information sources (Internet, library, journal subscriptions and continuing education) among a large sample of rural and remote nurses and explores the factors associated with the use of particular peripheral information sources. BACKGROUND: There have been few studies of the specific sources of information accessed by Registered Nurses, particularly rural or remote nurses, and the characteristics of nurses and their organizations that are associated with the use of particular information sources. METHODS: A questionnaire survey was conducted with 3933 Registered Nurses from all regions of rural and remote Canada between October 2001 and July 2002. We used frequencies and cross-tabulations to describe rates of information use, and forward selection logistic regression with likelihood ratio selection to build the best-fitting model of the variables that affected the odds of using each peripheral information source. RESULTS: Nursing colleagues ranked as the information source most frequently used, and the Internet and library ranked lowest. On average, nurses used a statistically significantly greater number of central than peripheral sources. Peripheral information source use was higher among nurses who had access to current information, opportunities to share their knowledge with others, higher education levels, were in positions of authority and worked with healthcare students. The associations between age and geographical location varied according to the peripheral information source under consideration. CONCLUSIONS: The vast majority of rural and remote nurses used at least one peripheral information source to inform their practice. Increasing the number of research sources used by these nurses requires attention to issues of information access in these areas, as well as issues of staff recruitment and retention of staff in under-serviced rural and remote regions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».