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Enregistrement W2560244207 · doi:10.71781/6544

L’engagement au développement professionnel des infirmières œuvrant en centre hospitalier universitaire : une étude qualitative descriptive

2016· dissertation· fr· W2560244207 sur OpenAlexfundno aff
Elizabeth Arpin

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2016
Typedissertation
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare Systems and Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversité de Montréal
Mots-clésPolitical scienceDescriptive researchHumanitiesSociologyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le développement professionnel (DP) des infirmières est essentiel et déterminant dans l’obtention d’une meilleure qualité de soins. Pour se réaliser, le développement professionnel nécessite un engagement individuel des infirmières elles-mêmes. Or, une disparité est observée en centre hospitalier universitaire (CHU) entre la volonté exprimée par les infirmières de poursuivre leur DP et leur assiduité dans les activités de développement offertes par les organisations. L’objectif de cette étude qualitative est de décrire la perception des infirmières œuvrant en CHU (n=8) en regard des facteurs organisationnels susceptibles de favoriser leur engagement à poursuivre leur développement professionnel. Cette analyse a été effectuée à partir de huit entrevues individuelles semi-dirigées réalisées auprès d’infirmières œuvrant dans le secteur de chirurgie du CHU Sainte-Justine. Les résultats démontrent que de nombreux facteurs organisationnels et individuels. Les principaux facteurs influant sur l’engagement des infirmières sont : a) un environnement favorable au DP; b) l’accessibilité au DP et; c) des modalités de DP variées. Les modalités les plus favorables sont celles favorisant leur autonomie et incitant leur implication. En conclusion, pour obtenir un maximum d’engagement des infirmières, les organisations doivent présenter une offre de DP variée et structurée, répondant aux besoins professionnels des infirmières, tout en mitigeant l’impact des contraintes liées à leur fonction et à leur vie personnelle.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,091

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,253
Tête enseignante GPT0,498
Écart entre enseignants0,245 · 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

Citations0
Publié2016
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