Notice bibliographique
Résumé
Background: Academic success in programs of nursing requires successful completion of didactic and clinical activities. Failure, in didactic situations, is objectively determined. Clinical failure is determined subjectively, which may expose the competency and reputation of the clinical faculty. This scenario can result in a hesitancy, or a reluctance to fail a student. Graduation may occur in the presence of limited clinical competency resulting in new graduates who are not adequately prepared for professional nursing practice.Methods: Exploring the concept of reluctance to fail will provide a conceptual definition based on uses of the concept found in research studies. Walker and Avant (2011) describe an eight step concept analysis process which will be utilized to determine the defining attributes, antecedents, consequences and empirical referents of the concept of reluctance to fail.Results: The result of this concept analysis is a conceptual model depicting reluctance to fail as a circular phenomenon with various elements. Guided by the intervention needed to address the deficiency, these elements may be placed in one of three categories: education of faculty, role modeling, and peer support.Conclusions: Education of clinical faculty will diminish the unwillingness, and hesitancy elements. Role modeling activities will prevent fear as rationale for reluctance to fail. Peer support provides emotional support when guilt for assigning a failing grade occurs. Future research must be conducted to identify factors responsible for faculty reluctance to assign failing grades, as well as the effectiveness of these interventions.
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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 | 0,017 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,010 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».