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Enregistrement W2618255973 · doi:10.5176/2345-718x_4.2.136

The Lived Experiences and Challenges Faced by Male Nursing Students: A Canadian Perspective

2017· article· en· W2618255973 sur OpenAlexaffabout
Wally J. Bartfay, Emma Bartfay

Notice bibliographique

RevueGSTF Journal of Nursing and Health Care · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueNursing education and management
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSnowball samplingNursingNonprobability samplingImpromptuCurriculumPsychologyMainstreamPerspective (graphical)MedicinePedagogyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Despite the impending shortage of nurses in Canada and globally, the recruitment and retention of males to the profession has been a challenge in the new millennium due to a variety of social barriers and negative stereotypes propagated by the mass and social media, and in part by schools of nursing themselves. Purpose: To examine the lived experiences of male nursing students in Ontario, Canada and their perceptions of reported educational and practice barriers, and social stereotypes. Design: A phenomenological approach was employed to examine the lived experiences of 37 male nursing students. Methods: Purposive and snowball sampling techniques were employed to recruit male students from a mid-sized university school of nursing. In depth, face-to-face interviews were conducted and guided by semi-structured open-end questions. Interviews were transcribed verbatim, coded and thematically categorized to make sense of the essential meanings. Results: Barriers to recruitment and retention of males in schools of nursing included the feminization of nursing curriculums; reverse discrimination by female nursing students, faculty and nursing clinical staff; a lack of positive male role models in academia, and negative social stereotypes including that men in nursing are effeminate, gay or are labeled as inappropriate caregivers Conclusion: The active recruitment and retention of males into schools of nursing may help to address, in part, the predicted global shortages facing the profession, while also helping to promote gender diversity and social equity in this critical health care profession.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,655
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,351 · 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

Citations12
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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