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Enregistrement W2190498302 · doi:10.17483/2368-6669.1041

Breaking From Tradition: Transforming Leadership Education in Nursing

2015· article· en· W2190498302 sur OpenAlexafffundvenue
Holly Symonds‐Brown, Margaret Milner

Notice bibliographique

RevueQuality Advancement in Nursing Education - Avancées en formation infirmière · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueNursing education and management
Établissements canadiensMacEwan University
Organismes subventionnairesMacEwan University
Mots-clésTransformational leadershipCurriculumTransformative learningPedagogyStewardship (theology)Nurse educationConsolidation (business)Identity (music)Leadership studiesSociologyMedical educationPsychologyLeadership styleMedicinePolitical sciencePublic relations

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Leadership development is critical for nurses to be engaged in health system reform and transformation. Trends in nursing practice led to the development of an innovative senior consolidation course in our four year undergraduate nursing program. We hypothesized that providing opportunities for application of theoretical knowledge related to complex adaptive systems and leadership would enhance professional identity formation. We describe our experiences implementing a clinical course wherein nursing students are provided opportunities to explore and develop their leadership acumen within an undergraduate curriculum. We discuss how breaking from curricular tradition involved intentional use of pedagogy (transformational learning theory), innovative instructional design, and the formation of collaborative partnerships to provide a space for students to practice the cognitive, relational, and meaning making skills required for leadership development. We highlight the impact of this journey on students, faculty, and community partners as we forge ahead in planning next steps to determine the level of engagement of our graduates in health system design, advocacy, and stewardship.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,015
Communication savante0,0100,009
Science ouverte0,0020,011
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,084
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,322 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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