The Narrative Circle Model: An interpretative framework for nursing education and research
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A research study entitled "Newly-Graduated Baccalaureate Registered Nurses, the 21st Century Health Care Environment and Mapping the Landscape for Curricular Change" explored the perceptions of newly graduated registered nurses (NGRNs). During the research process, a model for nursing education and research was revealed and subsequently developed as an interpretative framework. PURPOSE: Qualitative narrative inquiry research explored the perceptions of newly graduated registered nurses and shaped the creation of the Narrative Circle Model for Nursing Education and Research (NCMNER). This paper will explain how the model represents the cyclic yet reciprocal relationship among education, research, and practice using narratives. DESCRIPTION: The NCMNER provides a unique perspective by illustrating knowledge gained from narratives of NGRNs using narrative inquiry research methodology to influence nursing education and practice. Ultimately, the model will illustrate the significant implications of education and research in advancing the future of nursing with educational, social, and political change. CONCLUSION: Concepts from the NCMNER provided an interpretative framework for the major findings of the research; specifically, narratives used in educational curriculum, narratives from research methodology, and hence the relationships between narratives in education and research.
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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 | 0,067 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,041 |
| Communication savante | 0,019 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».