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Enregistrement W2442145928 · doi:10.3928/0022-0124-20050901-08

Attention and Restoration in Post-RN Students

2005· article· en· W2442145928 sur OpenAlexaff
Christina M. Sanders, Dawn Yankou, Mary‐Anne Andrusyszyn

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Continuing Education in Nursing · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueNursing education and management
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésModalitiesTest (biology)Symbol (formal)PsychologySubject (documents)Index (typography)Intervention (counseling)MedicineComputer sciencePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The impact of a restorative intervention using the natural environment on capacity to direct attention and issues that contribute to attention fatigue for diploma-prepared nursing students (Post-RN students) enrolled in a baccalaureate nursing program was examined. METHODS: This study used a quasi-experimental comparison group design. Subjective (Attentional Functional Index) and objective (Finding A's Test and Symbol Digits Modalities Test) measures were employed. RESULTS: Thirty-two students at two universities participated. Results of the split-plot analysis revealed a within-subject effect on the Attentional Functional Index (p < .05), a significant within-subject effect on the Finding A's Test (p < .05), and a significant within- and between-subject effect on the Symbol Digits Modalities Test (p < .05). CONCLUSION: Recognizing and managing attention fatigue throughout the school year may enhance Post-RN students' abilities to direct attention and contribute to an enhanced academic experience.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,935
Score d'incertitude au seuil0,304

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,335 · 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'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

Citations7
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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