The contribution of research-based master’s theses to knowledge building in nursing
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The purpose was to investigate the topics and method applied in research-based master's theses in nursing science.Methods: A total of 694 research-based master’s theses produced in a period of 30 years representing the entire period of a university programme in nursing science were examined. We used an explorative design with a deductive-inductive approach.Results: The master’s theses covered a variety of topics, ranging from basic theoretical and methodological issues to topics in clinical research, education and leadership. Four main themes were addressed: patient studies, practice studies, nursing education, and nursing management and leadership. Qualitative methods using interviews and some observations were the preferred approach. For those who used quantitative methods, surveys and a few quasi-experiments were identified. Nurses’ responsibility for providing high-quality and safe care is a fundamental issue in nursing science. When great changes in health care alter the conditions for reaching this aim, we identified that master’s students want to investigate the consequences for patients and nursing care. The fact that few students addressed education and leadership is worrying. It might affect the quality of education. Furthermore, one may question how nurses can be visionary and take a leading role, which is stated to be important in the literature, in developing future health and nursing care.Conclusions: Our study uncovered the importance of investigating research-based master’s theses because it provides a basis for reflection on topics that need to be emphasised in the future.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,146 | 0,242 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,013 |
| Communication savante | 0,016 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».