MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2165423071 · doi:10.12927/cjnl.2008.20289

A Critical Analysis of the Benefits and Limitations of an Applied Degree in Undergraduate Nursing Education

2008· article· en· W2165423071 sur OpenAlexaffvenueabout
Leigh Chapman, Dale Kirby

Notice bibliographique

RevueNursing leadership · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Workforce Issues
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBaccalaureate DegreeNurse educationNursingDegree (music)Nursing practiceMedical educationMedicinePsychologyHigher educationPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this paper is to present a critical analysis of the applied degree in nursing as an alternative to collaborative models of undergraduate education delivery by different post-secondary institutions. The notion of having multiple levels of entry into nursing (Northrup et al. 2004) and the authority of colleges to award degrees in nursing (Skolnik 1994) have important practical implications for the profession. Since there is a paucity of Canadian literature about applied degrees in nursing, this paper will make an important contribution to the field of nursing education. Due to the collaborative partnerships that have emerged in many jurisdictions in order to meet the baccalaureate degree as the entry-to-practice requirement, an analysis of the Applied Degree in Nursing is relevant and timely. The paper provides a brief history of the baccalaureate degree as the entry-to-practice requirement for nursing, along with an overview of the rationale for the baccalaureate degree from regulatory, research, academic and practice perspectives. Through an analysis of the benefits, limitations and implications of the applied degree, we conclude that this new applied baccalaureate challenges nursing's status as an academic discipline.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,079
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,201
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,079
Score d'incertitude au seuil0,420

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0790,201
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0050,002
Études des sciences et des technologies0,0080,021
Communication savante0,0140,010
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0040,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,465
Tête enseignante GPT0,459
Écart entre enseignants0,006 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2008
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNursing leadershipMême sujetGlobal Health Workforce IssuesTravaux en français237 207