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Enregistrement W2889184846 · doi:10.1016/j.anr.2018.08.005

Experiences of Iranian Nursing Students Regarding Their Clinical Learning Environment

2018· article· en· W2889184846 sur OpenAlexaff
Ebrahim Aliafsari Mamaghani, Azad Rahmani, Hadi Hassankhani, Vahid Zamanzadeh, Suzanne Campbell, Olive Fast, Alireza Irajpour

Notice bibliographique

RevueAsian Nursing Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueNursing education and management
Établissements canadiensMount Royal UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversity of TabrizTabriz University of Medical Sciences
Mots-clésNursingConfusionNurse educationPsychologyQualitative researchContent analysisMedicineMedical education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The aim of this study was to explain the experiences of Iranian nursing students regarding their clinical learning environment (CLE). METHODS: Twenty-one nursing students participated in this qualitative study. Data were collected using semistructured interviews and analyzed using conventional content analysis. RESULTS: Analysis of interviews identified six categories: educational confusion, absence of evaluation procedures, limited educational opportunities, inappropriate interactions with nursing staff, bullying culture, and discrimination. Systematic and consistent methods were not used in clinical education and evaluation of nursing students. In addition, there were inadequate interactions between nursing students and health-care staff, and most students experienced discrimination and bullying in clinical settings. CONCLUSION: Findings showed that the CLE of Iranian nursing students may be inadequate for high-level learning and safe and effective teaching. Addressing these challenges will require academic and practice partnerships to examine the systems affecting the CLE, and areas to be addressed are described in the six themes identified.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,730
Score d'incertitude au seuil0,953

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,483
Écart entre enseignants0,386 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations91
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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