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Enregistrement W2803069996 · doi:10.5430/jnep.v8n9p113

Getting to the root of it: How do faculty address professional boundaries, role expansion, and intra-professional collaboration?

2018· article· en· W2803069996 sur OpenAlexaffvenueabout
Jacqueline Limoges, Kim Jagos, Sara Lankshear, Sandy Madorin, Deb Witmer

Notice bibliographique

RevueJournal of Nursing Education and Practice · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueNursing Education, Practice, and Leadership
Établissements canadiensGeorgian College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCLARITYLegitimacyQualitative researchNursingNurse educationPower (physics)Professional developmentMedical educationPedagogyPsychologySociologyMedicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Little research exists to guide nursing faculty to respond to the most recent entry-to-practice education changes and subsequent practice and knowledge expansion for nurses. The purpose of this study was to explore the experiences of faculty as they teach about professional boundaries and role clarity to college and university nursing students and how this teaching is connected to in intra-professional collaboration.Methods: This qualitative research study used a critical feminist sociology to analyze interviews and relevant documents. Twenty-five nursing faculty from an Ontario, Canada school were interviewed.Results: Through our analysis we detected two main findings. The first was the activation of hierarchies positioning the university program with more status and legitimacy than the college program, and how this established power relations and impeded nursing education for role clarity. The second was the struggle to articulate the actual differences between the roles and contributions of the Registered Practical Nurse (RPN) and the Registered Nurse (RN) and how this struggle impeded education for effective collaboration and role clarity.Conclusions: Supporting faculty to recognize the distinct and overlapping contributions of each type of nurse can support educational reform that promotes competencies in collaborative care.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,623
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,432
Écart entre enseignants0,374 · 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

Citations7
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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