Perceptions of Graduates From a Canadian Bachelor of Nursing Program: Preparing for the Registered Nurse National Council Licensure Examination (NCLEX-RN)
Notice bibliographique
Résumé
As a self-regulated profession, nursing in Canada is based on legislation enacted by provincial and territorial associations with the purpose of protecting the public from harm (Marquis & Trajan, 2012). Since 1970, most Canadian jurisdictions required completion of national examinations to obtain professional licensure (Elliott, Rutty, & Villeneuve, 2013; Kovner & Spetz, 2013). In 2011 the Canadian Council of Registered Nurse Regulators (CCRNR) announced the Canadian Registered Nurse Examination (CRNE) would be replaced with the National Council Licensure Examination-Registered Nurse (NCLEX-RN) developed in the United States as the new requirement for registered nurses (RN) to enter practice in Canada. The implementation of the NCLEX-RN in 2015 stimulated extensive dialogue among nursing stakeholders in Canada. Preliminary exam results indicated that the first cohort of Canadian NCLEX-RN writers had lower scores than both previous CRNE results and the NCLEX-RN pass rates of writers in the United States (Hobbins & Bradley, 2013; PennellSebekos, 2015). A key factor impacting NCLEX-RN success is strategies used by candidates to prepare for the exam. This paper describes research undertaken to investigate the perceptions of the first cohort of graduates from an Atlantic Canada bachelor of nursing (BN) program about their NCLEX-RN preparations. The investigation focused on strategies employed by participants prior to, and after program completion, and how these preparations aligned with their experiences in writing the exam.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».