MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2590091315 · doi:10.1515/ijnes-2016-0078

The Applicability of the NCLEX-RN to the Canadian Testing Population: A Review of Regulatory Body Evidence

2017· review· en· W2590091315 sur OpenAlexaffabout
Jenn Salfi, Barry C. Carbol

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Nursing Education Scholarship · 2017
Typereview
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueNursing education and management
Établissements canadiensCarbon Engineering (Canada)Brock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCertificationLicensureEntry LevelTest (biology)PopulationMedical educationPlan (archaeology)Standardized testNursingMedicinePsychologyPolitical scienceEnvironmental healthMathematics educationGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The NCLEX-RN® was adopted by Canadian regulators in 2011 as the test which entry-level nurses must pass in order to be certified to practice. As part of their justification for adopting the exam, the Canadian regulators pointed to two studies conducted by the National Council of State Boards of Nursing (NCSBN). These studies aimed to determine the applicability of the NCLEX-RN® test plan to the Canadian testing population (NCSBN, 2014),with the NCLEX-RN® providing "a fair, valid, and psychometrically sound measurement" of nursing competencies of entry-level RNs in Ontario, Canada (NCSBN, 2012 , p. 8). The purpose of this article is to report the findings from a review of the above two NCSBN studies in order to assess whether they provide sufficient evidence to conclude that the NCLEX-RN® is applicable to the Canadian testing population. While some evidence was found of the use of best practice principles in survey and research design, both authors call into question the evidence provided by the NCSBN, and deny the claims that the NCLEX-RN®, as currently designed, is an appropriate assessment tool for Canadian entry-level nurses.

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)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,068
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,979
Score d'incertitude au seuil0,862

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,068
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0130,016
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,286
Tête enseignante GPT0,517
Écart entre enseignants0,232 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Nursing Education ScholarshipMême sujetNursing education and managementTravaux en français237 207