Honor society membership retention strategies: Promoting membership benefits from induction through transition to professional practice
Notice bibliographique
Résumé
Being a member of an honor society is a long held tradition for recognition of student academic success. Honor societies have numerous benefits that include not only a level of prestige, but opportunities for continuing education, and networking for professional career advancement. The growth of online learning and education has changed the classroom to a virtual environment where a student’s learning achievement may go unrecognized since many honor societies tend to focus on traditional in class students. Recognizing the importance of an honor society and the need for a continued custom to acknowledge student excellence, a small private university in Southwestern Pennsylvania created a virtual nursing honor society that has become a chapter within an international honor society. This honor society chapter encompasses both online and on ground learners. Although a positive asset to students, the chapter has encountered challenges with membership retention after degree completion. Honor society membership retention is possible and enhanced by offering members tangible benefits. Retaining student membership in an honor society can significantly impact professional development as they transition to and grow within nursing practice. This is accomplished through contribution to knowledge development and use of evidence based practice. Therefore, the premise of this article is to share the strategies used by the honor society chapter and identify future recommendations for membership sustainability. The strategies presented in this article are applicable to both new and established honor societies, and professional organizations experiencing membership attrition.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».