A need for change: A reflective account of the introduction of photo elicitation to the selection process for students of nursing and midwifery
Notice bibliographique
Résumé
Attrition from programmes of health and social care education is a current cause for concern within all higher education environments. Not only are institutional finances burdened by attrition, but also its impact on the remaining students, commissioning services and ultimately the professions’ themselves are well noted. A number of key areas have been highlighted as contributing to the reduction of attrition, amongst them selection and recruitment is seen as key. Using a reflective approach current strategies used within a Higher Education (HE) facility in the east of England are considered. Through analysis and evaluation of a newly introduced strategy, that of using photo elicitation, its valuable contribution is asserted. Traditionally, candidates have been selected and recruited using a variety of screening tools, not least the face to face interview. It is conceivable that, if this approach is to be able to confidently reduce attrition and retain quality students investment in the process is essential. Herein, within this paper the use of photo elicitation is examined. Considered in the context of usage as an interview technique, it’s worth in the recruitment process of students to health care courses is evaluated. A meaningfulness is asserted in identifying candidates whose values and beliefs are aligned with both the HE establishment and the commissioning bodies within the health care setting portraying them as ‘best match’ to the requisite profile.
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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 | 0,097 | 0,109 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,041 |
| Communication savante | 0,022 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,027 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».