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Enregistrement W2800728214 · doi:10.69520/jipe.v1i1.39

Nurse Faculty Experience with Research at a Polytechnic: A Qualitative Study

2018· article· en· W2800728214 sur OpenAlexaff
Chau Ha, Madeline M. Press

Notice bibliographique

RevueJournal of innovation in polytechnic education. · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Sciences Research and Education
Établissements canadiensSaskatchewan Polytechnic
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQualitative researchMedical educationPsychologyMathematics educationPedagogySociologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is increasing pressure to engage in research within the polytechnic and college sector, which is a role not historical to the setting (Roberts & Glod, 2013). There is little literature that applies to polytechnic and college faculty as it pertains to engaging in research. The purpose of this qualitative study was to understand the lived experiences of nurse faculty at a polytechnic, and the barriers and facilitating factors they experienced as they engaged in a large research project. Seven faculty members participated in total. Five of the seven faculty members participated in two different focus groups, and the remaining two faculty members participated in individual interviews. Faculty were recruited from those who had recently participated in a large, collaborative research project at the institution. The participants experienced being a learner, being part of a community of practice, experiencing frustration, and needing more support in their ability to complete the research project. These fndings are supported by the literature related to university faculty engaging in research. Recommendations for facilitating faculty’s engagement in research include providing access to a variety of library databases, professional development opportunities, and institutional supports.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Incitatifs · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,981
Score d'incertitude au seuil0,101

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0170,011
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,311
Tête enseignante GPT0,637
Écart entre enseignants0,326 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
DomaineIncitatifs
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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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