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Enregistrement W2415064855 · doi:10.3912/ojin.vol20no03ppt02

Finding Meaning in the Work of Nursing: An International Study

2015· article· en· W2415064855 sur OpenAlexaboutno aff
David Cruise Malloy, Elizabeth Fahey-McCarthy, Masaaki Murakami, Yongho Lee, Eun-Hee Choi, Eri Hirose, Thomas Hadjistavropoulos

Notice bibliographique

RevueOJIN The Online Journal of Issues in Nursing · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueOptimism, Hope, and Well-being
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMentorshipMeaning (existential)Theme (computing)Qualitative researchWork (physics)ExistentialismIdentity (music)SociologyFocus groupNursingPsychologyMedicineMedical educationEpistemologySocial scienceAesthetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sixty nurses from five countries (Canada, India, Ireland, Japan, and Korea) took part in 11 focus groups that discussed the question: Do you consider your work meaningful? Fostering meaning and mentorship as part of the institutional culture was a central theme that emerged from the discussions. In this article, we begin with a background discussion of meaning and meaningful work as presented in the literature related to existentialism and hardiness. Next, we describe the method and analysis processes we used in our qualitative study asking how nurses find meaning in their very challenging work and report our findings of four themes that emerged from the comments shared by nurses, specifically relationships, compassionate caring, identity, and a mentoring culture. After offering a discussion of our findings and noting the limitations of this qualitative study, we conclude that nursing leaders and a culture of mentorship play an important role in fostering meaningful work and developing hardy employees.

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)0,003
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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,160
Score d'incertitude au seuil0,390

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,465
Écart entre enseignants0,379 · 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'étudeQualitatif
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

Citations25
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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