Education: Reaping What We Sow: Nursing Education and Leadership in Canada and the United States
Notice bibliographique
Résumé
Nurse educators in Canada and the United States have a tremendous responsibility in relation to leadership and the nursing profession.Nursing schools are charged with ensuring that graduates are competent practitioners.Moreover, graduates must actualize leadership within the profession.Leadership occurs at those relationship intersections where nurses come into contact with the public: patients and families, agencies and institutions, the healthcare system and government at all levels.The seeds of leadership are planted in entry-to-practice programs, taking root and growing strong in supportive practice settings.It is at the master's and doctoral levels of education that many of our leaders fully blossom in all nursing domains: practice, education, administration and research.When we (Gregory, Russell) reflect on our roles as clinicians, educators, researchers and education administrators over the past two decades, we can make two major observations: • The development of our leadership skills was mostly ad hoc, "on the job" and occasionally "post-hoc."There was no systematic or integrated leadership immersion within and across the programs we completed.The seeds of leadership were scattered haphazardly.Ongoing and sustained nurturing with respect to leadership was lacking.Leaders most often grew by chance, in spite of what was or was not done to enhance that growth.• Explicit leadership connections among education, practice, administration and research were often Reaping What We Sow: Nursing Education and Leadership in Canada and the United States
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,023 | 0,010 |
| Communication savante | 0,010 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».