MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2323776314 · doi:10.1097/00126450-200607000-00008

The Nursing Extern Program

2006· article· en· W2323776314 sur OpenAlexaffabout
Kelley Kilpatrick, Valerie Frunchak

Notice bibliographique

RevueThe Health Care Manager · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueNursing education and management
Établissements canadiensMcGill UniversityJewish General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNursingNursing shortageNurse educationContext (archaeology)Economic shortageTeam nursingPsychological interventionMedicinePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Within the present context of a shortage of nursing personnel, it seems crucial for organizations to find strategies that facilitate the transition from the student to the nurse role in order to recruit and retain caring and competent professionals. Early exposure to clinical nursing practice can (1) promote an appreciation of the organization and functioning of the clinical unit, (2) facilitate the application of knowledge and acquisition of nursing interventions, and (3) engage motivated nursing students in the learning process. L'Ordre des Infirmières et Infirmiers du Québec initiated the Nursing Extern Program (the Program) to ease the severe nursing shortage, which was expected to worsen over the summer. The Program was seen as a way for students to consolidate the learning acquired during clinical rotations. Nursing students were employed as externs over the summer period. Within the confines of the Program, nursing students had the opportunity to practice 21 nursing care activities while under the direct supervision of an expert nurse. This article describes the L'Ordre des Infirmières et Infirmiers du Québec Program and identifies the key elements of a hospital-based program. In the first 2 years of implementation, the Program retained 62% of the externs as graduates.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,202
Score d'incertitude au seuil0,401

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0710,008

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,337 · 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'étudeObservationnel
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

Citations16
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Health Care ManagerMême sujetNursing education and managementTravaux en français237 207