MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2934678251 · doi:10.5539/gjhs.v11n4p125

Exploration of Student Nurses’ Voices Regarding Self-Leadership in Clinical Learning at the Limpopo College of Nursing, South Africa

2019· article· en· W2934678251 sur OpenAlexvenueno aff
M. A. Mmakola, Tebogo Maria Mothiba, Mamare Adelaide Bopape

Notice bibliographique

RevueGlobal Journal of Health Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueOrganizational Change and Leadership
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNonprobability samplingPsychologyAccountabilityContext (archaeology)Leadership studiesLeadership styleTheme (computing)Transactional leadershipMedical educationNursingPedagogyMedicineSocial psychologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Self-leadership is explained as a dynamic interaction of cognitive, behavioural and effective elements, geared towards self-influencing actions of an individual within the academic context. The purpose of this study was to determine the views of student nurses regarding self-leadership in clinical learning at the Limpopo College of nursing, South Africa OBJECTIVE: A non- probability, convenience, purposive sampling was used to select 16 students who voluntarily agreed to participate in this study. The researcher conducted semi-structured, one-to-one interviews which were audio recorded and transcribed. Data collection was done and analysed using the Tesch’s inductive, descriptive coding technique. RESULTS: One theme and its sub-themes emerged namely: self-leadership associated with responsibility and accountability, self-leadership viewed as a learned strategy, self-leadership - a difficult act to achieve, self-leadership is a beneficial process during clinical learning periods and self-leadership viewed as the adoption of personal values CONCLUSION: The findings of the study revealed that students shared the same views related to the enhancement of self-leadership in the clinical environment. In this regard, the various strategies were found to be used by students to support self-leadership learning.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,169
Score d'incertitude au seuil0,268

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,199
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,179 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGlobal Journal of Health ScienceMême sujetOrganizational Change and LeadershipTravaux en français237 207