MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2593399534 · doi:10.5430/jnep.v7n8p27

“They are friendly but they don’t want to be friends with you”: A narrative inquiry into Chinese nursing students’ learning experience in Australia

2017· article· en· W2593399534 sur OpenAlexvenueno aff
Carol Chunfeng Wang, Lisa Whitehead, Sara Bayes

Notice bibliographique

RevueJournal of Nursing Education and Practice · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Workforce Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNarrativeNursingFocus groupPsychologyNurse educationMedical educationAnxietyPedagogyMedicineSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is increasing interest in the phenomena of international student mobility and the growing global demand for skilled nurses. Little is known, however, about the learning experiences of Chinese nursing students at Australian universities. This study begins to address this gap. A narrative inquiry methodology was employed. In-depth interviews and focus group discussions, along with field notes and observations were conducted with six Chinese undergraduate nursing students studying undergraduate nursing in Western Australia. Chinese nursing students in Australia experienced fear and anxiety, driven by unfamiliarity with the hospital environment, education methods, and assessment expectations. Clinical placement experiences in Australian health services were identified by participants as the most stressful learning experience. Forming friendships with domestic students was difficult and rare for these students: none made friends with local students or joined university groups. Despite the challenges they experienced, the participants were motivated and adaptive to a new culture and learning methods, and all, demonstrated academic success. This study provides new knowledge about the learning experiences of Chinese nursing students at Australian universities. Many of the issues identified relate to the wider discussion around effective support for international students.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,112
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,179
Tête enseignante GPT0,587
Écart entre enseignants0,409 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations8
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Nursing Education and PracticeMême sujetGlobal Health Workforce IssuesTravaux en français237 207