MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2504051710

Motivational factors for choosing the degree course in nursing: a focus group study with nursing students.

2016· article· en· W2504051710 sur OpenAlexaff
Paola Ferri, Patrizia Laffi, Sergio Rovesti, Giovanna Artioli, Rosaria Di Lorenzo, Daniela Magnani

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueNursing education and management
Établissements canadiensSt Mary's Hospital Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDisappointmentNursingFocus groupPsychologyNurse educationAttritionMedical educationMedicineSocial psychology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND AIM OF THE WORK: Maintaining the number of new students entering nursing programs and remaining in the nursing occupation largely depends on the ability to recruit and retain young people. The motivational factors that induce young people to choose nursing as a career were investigated through a qualitative research approach. METHODS: Different focus groups were organised involving 32 students at the end of the first year of Nursing. Then the factors affecting their choice of course and the reasons for satisfaction and frustration connected with the course of study were analyzed. RESULTS: The main motivational factors for choosing Nursing that emerged include the following: having done voluntary work in the care area, attraction to the occupation since childhood/adolescence, failure of other plans, possibility to find work, personal acquaintance of nurses. The reasons for satisfaction with the course include: tutor support, workshop activities, placement experience. The reasons for frustration among the students included the complexity and extent of the study plan, elements that often they had not envisaged or had underestimated upon enrolment. CONCLUSIONS: Providing more information on the course of study, the working conditions and characteristics of the nursing occupation, could help young people to make an informed and aware decision, in order to reduce any disappointment and students dropping out of nursing education and attrition in the future. Improving the organisation of the course of study, supporting students' motivation through counselling activities and choosing suitable placement sites, could prevent drop outs.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,268 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations17
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePubMedMême sujetNursing education and managementTravaux en français237 207