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Enregistrement W2796109482 · doi:10.1097/nna.0000000000000608

Conceptualization and Operationalization of Certification in the US and Canadian Nursing Literature

2018· review· en· W2796109482 sur OpenAlexaffabout
Kathy Chappell, Rima ElChamaa, Dahn Jeong, Deborah Kendall‐Gallagher, Elizabeth Salt, Scott Reeves, Donald E. Moore, Curtis A. Olson, Thomas Van Hoof, Vicki Lundmark, Natalia Danilovich, Simon Kitto

Notice bibliographique

RevueJONA The Journal of Nursing Administration · 2018
Typereview
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueNursing education and management
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConceptualizationOperationalizationCertificationNursing researchPsychologySociologyNursingPolitical scienceComputer scienceMedicineEpistemologyPhilosophyArtificial intelligenceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To identify how certification is defined, conceptualized, and discussed in the nursing literature. BACKGROUND: Although it is hypothesized that credentialing is associated with better patient outcomes, the evidence is relatively limited. Some authors have suggested that the lack of consistency used to define certification in nursing literature may be one of the dominant obstacles in credentialing research. METHODS: This scoping review was guided by Arksey and O'Malley's framework, and quantitative and qualitative analyses were conducted. RESULTS: The final data set contained a total of 36 articles, of which 14 articles provided a referenced definition of certification. Thematic analysis of the definitions yielded 8 dominant themes. CONCLUSION: The lack of a common definition of certification in nursing must be addressed to advance research into the relationship between certification processes in nursing and healthcare outcomes.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,942
Score d'incertitude au seuil0,586

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,320 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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