Nurses leadership in research and policy in Nigeria: A myth or reality?
Notice bibliographique
Résumé
AIM: This study evaluates nurses' leadership in research and policy formulation in southern Nigeria. BACKGROUND: In Africa and particularly in low- and middle-income countries, expected health information from nurse's leaders is sometimes not available, thereby hindering the attainment of sustainable health. METHODS: This qualitative study used 12 high-ranking nurses leader from primary, secondary and tertiary health care systems in Cross River State, Nigeria. In-depth interview and focus group discussion were used to generate and validate collected data. RESULTS: There was marginal leadership in research and policy formulation. The hindering factors were mainly individual and institutional barriers. CONCLUSION: Nurses effective leadership in research and policy have not yet been actualized. Suggested remedies include mentoring of the mentee in research, provision of designated grants for nursing research, acceptance of nurses as policy formulators rather than implementers among others. The small sample size informs the need for further study throughout the region. IMPLICATIONS FOR NURSING MANAGEMENT: Nurses have the capability to exercise influence directly or indirectly on health care goals. Dereliction in research and policy formulation could hinder the attainment of desired health care reforms due to absence of innovation in nursing practice and management.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».