Voices of internationally educated nurses: policy recommendations for credentialing
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The authors advance general policy recommendations for credentialing Internationally Educated Nurses (IENs) who migrate to practice nursing in developed, high-income countries. While examples are drawn primarily from a qualitative study exploring IEN experiences in Canada, the suggestions presented have broader application to any nursing, or midwifery, internationally educated professionals wanting, or needing, to practice outside their home country of education. Examples of credential processing are drawn from Australia, the European Union, New Zealand, the UK and the USA. METHODS: This study was guided by a biographical narrative (qualitative) research methodology. A convenience sample of 12 IENs volunteered to participate. RESULTS: The IENs offered recommendations based on their personal experiences, all of which have policy implications to make transparent, standardize and harmonize the credentialing processes both prior to, and upon arrival in their destination country. Suggestions are offered to make relevant the content of IEN integration programmes. CONCLUSIONS: The authors also suggested that national immigration agencies and nursing regulatory bodies could better coordinate their activities when processing potential IEN migrant applications.
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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 | 0,082 | 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 | 0,009 | 0,011 |
| Communication savante | 0,020 | 0,026 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,036 | 0,021 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,003 |
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 ».