Nurse educators: Introducing a change and evading resistance
Notice bibliographique
Résumé
Nurse educators play a pivotal role in strengthening the nursing workforce by designing, implementing, evaluating and revising nursing educational programs. A brief overview from published literature and expert opinions showed that nurse educators are in continuous attempt to introduce changes to the nursing processes for the sake of improvement. This editorial emphasizes the facilitating role of nurse educators in introducing these changes and describes some change management strategies to evade resistance. Resistance is a leading implication of any change that can take the form of either foot-dragging or sabotage. Change management strategies constitute of interdependent processes and variables, therefore it could be a bit complex. Educators may implement an empirical-rational strategy, as nurses are usually willing to accept a change if it is justified and if its benefits are explained. Another approach could be the normative re-educative strategy which is driven by the socio-cultural norms, where educators take into account the impact of change on the work culture (values, attitudes, skills and relationships among staff). The power-coercive strategy is a circumstantial and time efficient approach where educators can utilize the nursing managerial influence to impose the change, but is often associated with a higher chance of resistance. Planning a comprehensive change plan is challenging and educators must be prepared for unanticipated resistance. Nurse educators are required to be innovative, flexible and knowledgeable to select and implement an effective change management strategy.
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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 | 0,020 | 0,086 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,009 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».