Nursing Students Critical Thinking and Research Utilization
Notice bibliographique
Résumé
Background: In the nursing profession critical thinking (CT) has increasingly been the focus of investigation for the past several years. CT dispositions and skills are valuable in nursing practice. Nurses need complex thinking skills to effectively manage the fast-paced and constantly changing health care environments in which they work. CT is also vital in developing evidence-based nursing practice. Nurses who are disposed to think critically are more likely to critically interpret the available evidence, and able to make high quality judgments and draw valid inferences. Currently, no published studies could be located that specifically examined the relationship between Critical Thinking Dispositions CTDs) and research utilization (RU) of undergraduate nursing students. Aim: The aim of the study was to investigate the critical thinking dispositions (CTDs) and Research Utilization (RU) of undergraduate nursing students enrolled in a baccalaureate program at a university in Western Canada. Methods: The study used a sequential mixed method approach. In this paper only quantitative analysis will be reported. A convenient sample of 181 students from a 4 year BScN program for high school graduates, and a 24 months after degree BScN program for individuals admitted with a degree in another discipline completed a background/demographic questionnaire, the California Critical Thinking Disposition Inventory and a modified (shortened) Research Utilization Survey form developed by Estabrooks (1997). Results: The majority of participants (69%) scored below the target score of 280 on the California Critical Thinking Dispositions Inventory. This indicates an overall deficiency in critical thinking dispositions (CTDs). However, participants scored high on overall RU (mean = 3.4/5). Overall critical thinking dispositions were not statistically significantly correlated with all forms of research utilization, with the exception of persuasive research utilization. Conclusions: Approximately 30% of the students in the current study had adequate levels of CTDs. Results indicate a need for students’ continued development in these areas. Dispositions are crucial to critical thinking; without them CT and RU does not happen or may be substandard.
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 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 | 0,007 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».