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Enregistrement W2727486296 · doi:10.1177/0844562117716851

The Hope Research Community of Practice

2017· article· en· W2727486296 sur OpenAlexaffvenue
Janet Landeen, Helen Kirkpatrick, Winnifred Doyle

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Nursing Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Sciences Research and Education
Établissements canadiensSt. Joseph’s Healthcare HamiltonMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompetence (human resources)NursingQualitative researchNursing practicePsychologyMedical educationNursing researchMedicineSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Clinical nurses have multiple challenges in conducting high-quality nursing research to inform practice. Theoretically, the development of a community of practice on nursing research centered on the concept of hope is an approach that may address some of the challenges. Purpose This article describes the delivery and evaluation of a hope research community of practice (HRCoP) approach to facilitate research expertise in a group of advanced practice nurses in one hospital. It addressed the question: Does the establishment of a HRCoP for master's prepared nurses increase their confidence and competence in leading nursing research? Method Using interpretive descriptive qualitative research methodology, five participants were interviewed about their experiences within the HRCoP and facilitators engaged in participant observation. Results At 13 months, only four of the original seven participants remained in the HRCoP. While all participants discussed positive impacts of participation, they identified challenges of having protected time to complete their individual research projects, despite having administrative support to do so. Progress on individual research projects varied. Conclusion Nurse-led research remains a challenge for practicing nurses despite participating in an evidence-based HRCoP. Lessons learned from this project can be useful to other academic clinical partnerships.

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)0,109
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,113
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,366
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1090,113
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0340,004
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0030,000
Intégrité de la recherche0,0000,008
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 Opus0,767
Tête enseignante GPT0,727
Écart entre enseignants0,040 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations16
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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