Exploring mentorship programs and components in nursing academia: A qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Nursing education institutions globally have issued calls for mentorship to address the nursing faculty shortage; however, little is known about the current state of mentorship for faculty members in Canadian schools of nursing. The purpose of this study is to describe the current state of mentorship in Canadian schools of nursing and explore definitions and goals of mentorship programs, mentorship models and components, and mentorship evaluation.Methods: A qualitative descriptive study was conducted. Within the Canadian Association of Schools of Nursing there are 81 English-speaking schools of nursing and 2,284 permanent faculty members spread over four regions. Participants were recruited from the 81 schools of nursing through the CASN newsletter list serve and publically accessible email addresses. Inclusion was limited to English speaking faculty. Purposive sampling aimed to capture variation across rank and tenure, school, size and areas within Canada. Semi-structured interviews were utilized to explore the participant’s (n = 48) perspectives and involvement with mentorship. Interviews were audio-recorded and transcribed verbatim. NVivo was used to code and analyze the data for significant statements and phrases, which were organized into themes and sub-themes.Results: Mentorship remains largely informal in nursing academia without common definitions or goals. Current mentorship in nursing academia employed dyad, peer, group, constellation, and distance mentorship models. Common mentorship program components included guidelines, training, professional development workshops, purposeful linking of mentors and mentees, and mentorship coordinators. Evaluation of mentorship in nursing academia, where it exists, remains mostly descriptive, anecdotal, and lacks common evaluative metrics.Conclusions: Our results confirm mentorship in Canadian schools of nursing remains largely informal. In developing mentorship programs, academic leaders need to consider the mentorship models and components to meet their specific needs. Further rigorous evaluation of mentorship programs and components is needed to identify if mentorship programs are achieving specified goals.
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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 | 0,026 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,011 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».