Exploring the career pathways of four males nurses to the deanship position in higher education: A narrative inquiry
Notice bibliographique
Résumé
Background and purpose: The career path to deanship for male nurses is still mostly unexplored. Male deans leading nursing schools is a new trend in the U.S.Methods: A narrative inquiry using semi-structured interviews with four male deans of schools of nursing in the Southwestern U.S. was the methodology used for this study.Results: The following themes emerged from the data: 1) service to others; 2) traditional career trajectories; 3) it is all about people; and 4) evolving leadership styles. Importance: The participants’ narratives provided first-hand accounts of how these men transitioned from the bedside to the boardroom in higher education. Their experiences could shed light on gender-related issues in nursing education and its leadership. Thus, this study can serve as a career compass for male nurses aspiring to academic leadership positions, inspire more men to join the profession, and aid educational institutions develop strategies for a more gender-balanced workforce.Conclusions: This study proved that men are assets to the nursing profession in both practice and academia. Recruiting more men is part of a solution to the dean and faculty shortage. Preparing the next generation of nursing deans needs a concerted effort to enhance the diversity of the deans and the faculty to reflect the student population today.
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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 | 0,009 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».