Nurse teachers’ perceived competencies in the context of students’ first clinical placements: A qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
This study seeks to illuminate the competencies of nurse teachers (NTs) and their operationalization in the context of clinical placement by exploring the challenges of being an NT, as experienced and articulated by diverse groups of interacting agents: NTs, mentors, and students. To gain insight into this area, we employed an interpretative qualitative approach, and applied data source and methodology triangulation: Focus group discussions with nurse mentors and students and e-mail interviews with NTs responsible for the placement learning were performed. Five main themes were revealed: NTs’ personal and professional mastery, mastery of student support, mastery of mentor support, mastery of learning/teaching environment, and mastery of conditions while in the clinical placement. In addition, NTs emerged as coordinators, mediators, and moderators of a complex system. Within this system, the complex interplay of diverse components can have various facilitating or obstructing effects. Considering this complexity, we argue that part of those effects is directly connected to individual NTs’ characteristics, combination of professional competencies, and application of these competencies in specific situations. We also propose that institutional and departmental contexts, as well as professional contexts of nursing practice and education, influence both teachers and students. Our research draws attention to the further development of organized and structured cooperation within and across institutions in establishing and maintaining links among different contexts of nursing education. With regard to placement learning, the complementary competencies of NTs and mentors, which mesh across fields and domains of expertise, appear to be a possible solution.
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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 | 0,011 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».