Explaining why nurses remain in or leave bedside nursing: a critical ethnography
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To describe the application of critical ethnography to explain nurses' decisions to remain in or leave bedside nursing, and to describe researcher positioning and reflexivity. BACKGROUND: Enquiry into hospital nurses' decisions to remain in or leave bedside nursing positions has been conducted from a variety of theoretical perspectives by researchers adopting a range of methodological approaches. This research helps to explain how work environments can affect variables such as job satisfaction and turnover, but provides less insight into how personal and professional factors shape decisions to remain in or leave bedside nursing. REVIEW METHODS: A critical theoretical perspective was taken to examine the employment decisions made by nurses in a paediatric intensive care unit (PICU). DATA SOURCES: Data was collected from nurses (n=31) through semi-structured interviews and unobtrusive observation. DISCUSSION: The authors describe critical ethnography as a powerful research framework for enquiry that allowed them to challenge assumptions about why nurses remain in or leave their jobs, and to explore how issues of fairness and equity contribute to these decisions. CONCLUSION: Critical ethnography offers a powerful methodology for investigations into complex interactions, such as those between nurses in a PICU. In adopting this methodology, researchers should be sensitised to manifestations of power, attend to their stance and location, and reflexion. IMPLICATIONS FOR PRACTICE/RESEARCH: The greatest challenges from this research included how to make sense of the insider position, how to acknowledge assumptions and allow these to be challenged, and how to ensure that power relationships in the environment and in the research were attended to.
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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 | 0,034 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,014 |
| Communication savante | 0,007 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».