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Enregistrement W2904363180 · doi:10.1177/0844562118817079

Impact of Interplaying and Compounding Factors in the Novice Nurse Journey: A Basic Qualitative Research Study

2018· article· en· W2904363180 sur OpenAlexaffvenueabout
Shannon Dames

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Nursing Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueResilience and Mental Health
Établissements canadiensVancouver Island University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStressorAttritionContext (archaeology)Qualitative researchNursing shortageNursingPsychologyPerceptionApplied psychologyMedicineNurse educationClinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: This study explores the impact of interplaying and often compounding factors and the resulting ability to thrive as a novice nurse. Novice nurse attrition rates continue to be high, compounding concerns of an impending nursing shortage. There is currently a lack of research that seeks to understand how the interplay of contextual factors impacts novice nurses' ability to manage the stressors endemic in the field. DESIGN: The study was performed using a Basic Qualitative Research approach. Eight western Canadian novice nurses underwent multiple iterative interviews to explore the impact of interplaying contextual factors. Findings: While participant experiences and contexts vary, common patterns of interplay among factors were clear. The interplay between previous life experience factors and the workplace context has a significant impact on the perception and management of workplace stimuli. Those with more developmental assets, garnered through life experience, are less likely to experience workplace stimuli as stressful, reducing their risk of emotional exhaustion and improving their ability to thrive. Implications for nursing: Understanding how interplay impacts the ability to thrive versus survive informs new graduate transition support efforts and enables an ability to articulate the compounding nature of common novice nurse stressors.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,139
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,407
Tête enseignante GPT0,670
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations12
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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