Preceptors' Subjective Competency Ratings in Acute Care Hospitals in Taiwan
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study focused on developing a Subjective Competency Scale (SCS) in acute care hospitals and identified factors that affect preceptors' competency to precept new graduate nurses (NGNs). METHOD: This study was conducted in two stages that included collecting information on preceptor training courses and conducting a cross-sectional questionnaire survey. A total of 350 preceptors completed the survey in 2011. The validity and reliability of the SCS were determined. RESULTS: An SCS was developed using 22 items and five factors: teaching/assessment skills, interpersonal/communication skills, confidence/self-assurance, problem-solving/stress-coping skills, and self-reflection. These explained 69.73% of the variance. Cronbach's alpha for these five factors of scale ranged from .715 to .889. Preceptors' subjective competency was correlated positively with age, years as a nurse, years as a preceptor, willingness to be a preceptor, and self-rated relationship with NGNs (p < .001). CONCLUSION: The SCS exhibited high validity and reliability; therefore, it can be used for future preceptors' subjective competency assessment and evaluation. [J Contin Educ Nurs. 2019;50(2):69-78.].
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».