Troublesome Knowledge: A New Approach to Quality Assurance in Mental Health Nursing Education
Notice bibliographique
Résumé
Background Quality assurance and quality enhancement processes in nursing education are vital to the establishment of a strong program. Existing quality assurance methods in nursing education such as professional self-regulation and external examination rely on provincial and national nursing associations for evaluation, putting minimal responsibility and accountability on internal program examiners. Threshold concepts and troublesome knowledge provide a framework as outlined by Land that utilizes internal examiners from both student and faculty groups and represents an alternative to traditional quality assurance in nursing education. Purpose To identify troublesome mental health nursing content in a nursing curriculum by exploring students and faculty perspectives. Method A sequential mixed methods design that utilized surveys and focus groups to explore student and faculty perspectives on troublesome mental health nursing content. Results The project data were able to be organized into five main content themes that were identified as being troublesome: the spectrum of mental illness, therapeutic relationships and boundaries, praxis, professionalism in nursing, and brain chemistry and its management. Conclusion The findings from this project are unique to the program of review but show the potential of this new approach to quality assurance and program enhancement initiatives in 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 | 0,031 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,021 |
| Communication savante | 0,013 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».