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Enregistrement W2793500560 · doi:10.3917/rsi.131.0029

Comment l’employeur peut-il soutenir la formation continue et le développement professionnel infirmier ? Résultats d’une étude qualitative canadienne auprès d’infirmières de soutien à domicile

2018· article· fr· W2793500560 sur OpenAlexaffabout
Jérôme Ouellet, Joséphine Mukamurera

Notice bibliographique

RevueRecherche en soins infirmiers · 2018
Typearticle
Languefr
DomaineNursing
ThématiqueNursing education and management
Établissements canadiensUniversité de SherbrookeUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: this article provides a new knowledge on employer's support for home care nurses' continuing education. CONTEXT: so far, literature has sustained that providing support to nurses in continuing education is mainly a matter of money. However, only few researchers have been interested in home care, especially in continuing education. OBJECTIVE: one of the objectives of the survey was to identify factors that could influence nurses' commitment, participation and choice in the matter of continuing education activities. METHODS: a qualitative survey was conducted with eight nurses, coming from one clinical home care setting (Québec, Canada), who participated in a semi-structured individual interview. Thematic analysis was used. Results were validated by intra- and inter-rater controls. Furthermore, participants were involved in the process of validation. Results have shown that support given by the employer in the matter of continuing education can be seen into five different aspects : financial, training, affective, instrumental and normative. Despite a lack of financial and training support, most of home care nurses have a positive perception of their employer's support. DISCUSSION: nevertheless, employers should pay more attention to nurses' needs. To do so, nurses should be involved into the process of continuing education at their workplace.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,572
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,290
Tête enseignante GPT0,452
Écart entre enseignants0,162 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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