Building the Research Enterprise in the Academic Environment
Notice bibliographique
Résumé
The preponderance of nursing research conducted in the United States occurs in schools of nursing. Accordingly, a major role for academic leaders in nursing education is the development of a resource base to support and expand the research mission of the nursing program. The intersection of research and practice is also an essential element for assuring the relevance of nursing research and advancing the application of the evidence generated by nursing scientists. The following paper presents an introduction to nursing research in the U.S. with an emphasis on the educational and operational resources needed to maintain a robust research enterprise in schools of nursing. Key supports for this important work are profiled, including federal agencies and programs committed to advancing nursing science and the more widespread engagement of nurses in team-based research. The paper concludes with a look at efforts underway to enhance quality in research-focused doctoral programs and an assessment of critical roles nursing deans and faculty play in championing nursing research and preparing the next generation of nurse scientists.
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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 | 0,367 | 0,230 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,029 | 0,086 |
| Communication savante | 0,090 | 0,055 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,063 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,030 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,009 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».