How graduate nurses adapt to individual ward culture: A grounded theory study
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To increase understanding of strategies graduate nurses use on a day-to-day basis to integrate themselves into pre-existing social frameworks. BACKGROUND: Being a graduate nurse and transitioning from a novice to beginner in the first year of clinical practice is stressful, challenging and overwhelming due to steep learning curves and adjusting to working in professional environments. How graduate nurses socially adapt and fit into ward cultures is a hurdle to successful transition and can be difficult. DESIGN: A qualitative constructivist grounded theory methodology was used. METHODS: Seven adult, Registered Nurses were recruited using a purposive sampling technique. Participants were undertaking a graduate nurse transition programme, in one of two acute care, adult public hospitals in South Australia. Data collection conducted in 2016 used individual interviews consisting of open-ended questions in an unstructured format. Transcripts were transcribed verbatim. Data analysis processes included initial and focused coding, theory building, memo-writing and theoretical sampling. RESULTS: Three main categories: self-embodiment and self-consciousness, navigating the social constructs and raising consciousness, supported by subcategories describe the main strategies graduate nurses use to facilitate adaptation into complex clinical environments and ward cultures. Subsequent concept and theory development explains how graduate nurses find the social and professional balance to fit in. CONCLUSIONS: Understanding the graduates' adaptation strategies can inform improvements in graduate nurse transition programmes. Facilitating and enhancing graduate nurse adaptation is the precursor in creating more resilient nurses ready to face the challenges that exist in today's work environments.
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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 | 0,017 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,008 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».