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Enregistrement W2307092001 · doi:10.1177/1060826515624414

Men Nurses in Atlantic Canada

2016· article· en· W2307092001 sur OpenAlexaffabout
J. Creina Twomey, Robert J. Meadus

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Men s Studies · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueNursing education and management
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkforceEconomic shortageNursingJob securityNursing shortageCareer PathwaysMedicineJob satisfactionHealth carePsychologyMedical educationNurse educationPolitical scienceSocial psychologyWork (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The health care industry is facing a worldwide shortage. Despite a repeated call for a greater effort on recruitment and retention of men nurses to aid the nursing shortage, men remain a minority within the profession. In Canada, less than 7% of the nursing workforce are men. Using a survey, all men registered nurses in the Atlantic provinces reported on why they chose nursing, barriers they experienced, strategies to improve recruitment/retention, recommendations to others, and career satisfaction. The most common reasons for entering nursing were helping people, job security, and a challenging profession. The most common perceived barriers were being seen as “muscle,” inadequate recruitment, and sexual stereotypes. Most subjects were satisfied with career choice and had no hesitation in recommending the career for other men. Respondents stressed that recruitment strategies should focus on factors such as helping others, job security, and career opportunities. Findings may help with future recruitment strategies designed to attract more men into the nursing profession.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,208
Score d'incertitude au seuil0,983

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,291 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations31
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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