Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The purpose of this article was to describe a process followed in developing and evaluating a model to facilitate authentic learning (AL) in nursing education. METHOD: A qualitative and theory generative research designs were used to develop the model. The four steps of theory generative research design namely concept analysis, construction of conceptual relations, the description of a model and the description of the guidelines for operationalisation were employed. The model was then developed and evaluated. DISCUSSION: A model development was done based on the following structure: (1) an overview of the model; (2) the purpose of the model; and (3) the structure of the model, which further includes the following: (3.1) the assumptions of the model, (3.2) the concept definitions, (3.3) the relational statements, and (3.4) the nature of the structure; as well as (4) the process description. A schematic presentation, which depicts the six elements of practice theory namely the context, agent, recipient, dynamic, process and procedure, and terminus or outcome of AL in nursing education was shown. CONCLUSION: The described model is a framework that can be used to guide nurse educators in educating, training and producing a 21st century graduate who has higher order thinking skills, make astute clinical reasoning, judgment and rational decisions therefore will be able to deliver comprehensive, holistic care in line with the dynamic, highly-demanding interdisciplinary global healthcare system.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».