Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The 'failure to fail' phenomenon has been reported in studies involving preceptors and students in nursing and in other practice professions, but it has yet to be the subject of exploration among clinical nursing instructors. Research has revealed that assigning a failing grade in a practice profession is not always a straightforward task; however, passing students who are incompetent in their nursing practice could have a deleterious impact on the quality and delivery of patient care. METHODS: The author interviewed eight clinical instructors who had failed unsatisfactory students to gain an in-depth understanding of each instructor's experience in evaluating these students. Gadamer's hermeneutic principles were used to interpret the interview texts and dialogue with the participants through the hermeneutic circle of understanding, use of the researcher's prior experience and openness to new understanding. FINDINGS: The experiences of the clinical instructors in this study suggest that they have struggled with their emotions, particularly when they were novices, during the multiple personal, professional and organisational challenges that they have encountered within their teaching roles and responsibilities. DISCUSSION: The difficulties and challenges highlighted in this study may offer insight for academic stakeholders in nursing schools on how to mitigate these issues through developing an onboarding orientation and mentorship programme that will support faculty member development in the evaluation of unsatisfactory student performance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».