Evaluation of a mentorship program for new and more-experienced nursing faculty
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Evaluation of a nursing faculty mentorship program available to every faculty member regardless of seniority.Methods: Design: The faculty mentorship program was developed and implemented in a university-affiliated nursing department in Montreal in 2018. Mentors and mentees evaluated the program using self-reported surveys one-year post-implementation. The surveys addressed three main themes: (a) determining goals of the mentoring partnership; (b) overall level of satisfaction with the program; and (c) characteristics of each dyad’s mentoring agreement (strategies used to communicate, where the dyads met, etc.). Method: Quantitative and qualitative analyses were conducted.Results: A total of 19 mentees and 15 mentors completed the survey. The program was judged to be a worthwhile use of time by 89% of mentees and 93% of mentors. Even though specific mentoring needs differed according to seniority level, the program was shown to be beneficial to both less-experienced and more-experienced faculty. The main barriers to mentorship that were identified were related to timing, scheduling and time commitment issues. Clinical relevance: A successful mentorship program aimed at fostering relationships between nursing faculty members, regardless of seniority, has the potential to improve the productivity of a healthy workplace including the quality of both teaching and research.Conclusions: The mentorship program proposed herein was found to be useful and effective, as well as being beneficial as much for younger as for more experienced faculty members.
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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 | 0,012 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».