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Enregistrement W2895569946 · doi:10.5737/23688076284288293

Building and sustaining a postgraduate student network: The experience of oncology nurses in Canada

2018· article· en· W2895569946 sur OpenAlexaffvenueabout
Jacqueline Galica, Karine Bilodeau, Fay J. Strohschein, Tracy Powell, Leah K. Lambert, Tracy Truant

Notice bibliographique

RevueCanadian Oncology Nursing Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDoctoral Education Challenges and Solutions
Établissements canadiensMount Royal UniversityUniversité de MontréalUniversity of British ColumbiaMcGill UniversityQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProfessional developmentMedical educationSpace (punctuation)PsychologyOncologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Networking with individuals on a similar journey through graduate studies has been identified as an important influence in the experience of doctoral and postdoctoral students. Through the Board of Directors of the Canadian Association of Nurses in Oncology/Association canadienne des infirmières en oncologie (CANO/ACIO), student members were encouraged to establish a Doctoral Student Network (DSN) that would enable a connection through education and common interest in oncology and cancer care. Since its inception, the DSN has been dynamic in how it has addressed the evolving needs of members and in providing development opportunities to group members. To uncover and describe key aspects of its evolution, a document analysis was undertaken to reveal themes pertaining to capacity development and leadership voice as paths to leadership for DSN members. The results of this study suggest that the DSN provides a supportive environment for postgraduate nurses across Canada to connect with others in their peer group to foster engagement in educational, professional, and scholarly activities, as well as highlighting opportunities for other professional organizations interested in establishing a support network for graduate student members.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,274
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,134
Tête enseignante GPT0,545
Écart entre enseignants0,412 · 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'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

Citations5
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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