Effects of peer mentoring on nursing students’ perceived stress, sense of belonging, self-efficacy and loneliness
Notice bibliographique
Résumé
Mentorship has been around for years and has been explored in nursing education in the clinical settings. Despite evidence that indicates that the academic environment is the most common source of stress, little mentorship implementation and investigation has been done in this environment. The purpose of this research is to describe the effects of a mentorship experience on the level of perceived stress, sense of belonging, self-efficacy, and loneliness by first year baccalaureate nursing students. A quasi-experimental design was conducted. Seventy baccalaureate nursing students in the first year of their program (n = 34 in the experimental group; n = 36 in the control group) enrolled in a single baccalaureate nursing program were recruited. Third year mentors were purposefully selected by nursing professors within the program. The Perceived Stress Scale, the College Self-Efficacy Inventory (CSEI)–Revised, Sense of Belonging-Psychological, Sense of Belonging-Antecedents, and the Revised UCLA Loneliness Scale were used to evaluate the various concepts as these tools were used in previous research with college level students and deemed to be reliable and valid tools for measuring the relevant concepts. The mentorship program was statistically significant in reducing first year nursing students’ perceived stress and loneliness. It also appeared to increase their sense of self-efficacy and psychological sense of belonging. The mentorship experience could potentially enhance the student experience as well as aid the academic institution in retention and resource maximization. The focus of this research was on the academic mentoring by peers and is worth further exploration and possible wide-scale integration within nursing education.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».