MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2775884743 · doi:10.5539/gjhs.v10n2p1

The Evolution of a Professional Identity as Perceived by Saudi Student Nurses

2017· article· en· W2775884743 sur OpenAlexvenueno aff
Shehnaaz Moola

Notice bibliographique

RevueGlobal Journal of Health Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueNursing Education, Practice, and Leadership
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIdentity (music)Context (archaeology)CategorizationPsychologyPerceptionSocial psychologySelf-conceptScale (ratio)Social identity theoryNursingMedicineSocial group

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The professional identity of student nurses may fluctuate or even disintegrate when exposed to clinical realities. A self-identity must be integrated firstly with new expectations and modified within a social context to form a professional identity. In the process of developing a professional identity, student nurses either develop a self-concept within a professional role based on attributes, beliefs, values, motives, experiences, morals and ideals of who and what a nurse is, or lack to develop in this role. This study targeted to investigate the perceptions of Saudi student nurses in the evolution of a professional identity. A non-probabilistic and descriptive approach was selected for data collection. A Nurses Professional Identity Scale was constructed by the researcher to explore the evolution of a professional identity as perceived by Saudi student nurses. Mean scores indicated the importance of the self-presentation, self-image, self-esteem, self-categorization and self-concept as dimensions, which facilitates a professional identity. The p-values obtained for all the factors were less than the level of significance (p-value<0.05), which indicated the importance of all the associated factors. The significance of how student nurses identify themselves as professionals during the Baccaulearate program in various role formation has been emphasized. These roles are still undervalued by society and influences stereotypical attitudes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,452
Écart entre enseignants0,416 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGlobal Journal of Health ScienceMême sujetNursing Education, Practice, and LeadershipTravaux en français237 207