Factors Affecting Membership in Specialty Nursing Organizations
Notice bibliographique
Résumé
A discouraging trend in many specialty nursing organizations is the stagnant or declining membership. The research committee of the Southeast Texas Chapter of the Association of Rehabilitation Nurses (ARN) collected data and studied this trend to determine what changes would be necessary to increase membership. Using Herzberg's motivational theory as a framework, a review of the literature was initiated. There were few current studies on this issue, but relevant information was found about nursing's emerging workforce, as well as implications of the growth of magnet hospitals, which affect whether nurses join specialty nursing organizations. A multifaceted data-collection approach using convenience samples was designed. First, relevant literature was reviewed. Second, a survey was sent by e-mail to other ARN chapters. Third, a telephone survey on other specialty organizations in the geographic region was completed. Finally, members of the local ARN chapter and four other specialty organizations, as well staff nurses in the geographic area, were given questionnaires to complete. Descriptive statistics and cross tabulations were used to determine why nurses do and do not join specialty organizations (N = 81). The most frequent reasons for joining an organization were to increase knowledge, benefit professionally, network, and earn continuing education units. Reasons for choosing not to participate were family responsibilities, lack of information about these organizations, and lack of time. Ways to reverse the decline in membership are discussed.
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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 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».