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Enregistrement W2783121817 · doi:10.5430/jnep.v8n6p66

“They can crush you”: Nursing students’ experiences of bullying and the role of faculty

2018· article· en· W2783121817 sur OpenAlexafffundvenue
L. Michelle Seibel, Florriann Fehr

Notice bibliographique

RevueJournal of Nursing Education and Practice · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWorkplace Violence and Bullying
Établissements canadiensThompson Rivers University
Organismes subventionnairesThompson Rivers University
Mots-clésTeachable momentPsychologyCurriculumDistrustNurse educatorPerceptionWorkplace bullyingNursingNurse educationMedical educationPedagogyMedicineSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper will explore the faculty role when nursing students experience bullying, and what teaching practices best support student confidence and learning. Failure to address the issue of bullying in nursing education contributes to bullying in the profession, and creates an atmosphere of distrust between students and faculty. Nursing students have reported that faculty sometimes behave in bullying ways or are ill-prepared to address bullying as it occurs. Faculty may contribute to bullying unknowingly, as students may perceive teaching behaviours, such as giving feedback, as bullying. Giving feedback is a skill in itself, and faculty members should consider factors influencing a student’s perception of student/teacher interactions. Having a firm grasp on conflict resolution processes and reviewing related curriculum are responsibilities of post-secondary nurse educators. Faculty also have the responsibility to recognize and address conflict in a timely manner, and turn difficult situations into learning experiences or teachable moments. In order to prevent faculty bullying of students, faculty members should acknowledge the inherent vulnerability of learners, and also reflect on their own communication practices and their potential impact on learners.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0120,008
Communication savante0,0070,006
Science ouverte0,0010,009
Intégrité de la recherche0,0030,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,455
Écart entre enseignants0,397 · 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

Citations41
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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