Turkish nursing students’ perceptions and experiences of bullying behavior in nursing education
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This descriptive study aimed to determine the bullying and harassment experiences of nursing students’ in various Nursing Schools in Turkey. The types and frequency of bullying behaviors, the sources of bullying behaviors, and students’ emotions towards these experiences were investigated. Methods: Study participants were 370 undergraduate nursing students from four different Turkish Nursing Schools. To estimate bullying at nursing school I used a short version of the Negative Acts Questionnaire that adapted according to the earlier studies on bullying against nursing students particularly those conducted by Cooper et al. and Celik and Bayraktar. Results: A total of 222 respondents (60%) reported that they had experienced at least one of the thirteen bullying behaviors at daily and weekly frequencies during the last six months. Work related bullying was the most frequently encountered type of bullying behaviors which is followed by personal related bullying behaviors. Also, an interesting result from this study is that most students reported clinic nurses as their bully, indicating that the perpetrators were mostly females and older than them. Conclusions: This study supports previous reports of bullying against Turkish student nurses and adds to the scant body of literature showing that nursing students often experience bullying and harassment from clinical nurses (horizontal bullying), and importantly, this may influence their future employment choices.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| 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 ».