Research capacity in nursing: a concept analysis based on a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: As the discipline of nursing has advanced, research capacity in nursing has become increasingly important to the discipline's development. However, research capacity in nursing is still commonly used as a buzzword, without a consistent and clear definition. The purpose of this study is to clarify the concept of research capacity in nursing by identifying its conceptual components in the relevant nursing literature using the Pragmatic Utility method. DESIGN: A Pragmatic Utility concept analysis based on a scoping review. DATA SOURCES: Academic literature retrieved from PubMed, Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature (CINAHL), PsycINFO, Scopus, Web of Science and ProQuest Dissertations and Theses (PQDT). ELIGIBILITY CRITERIA: Qualitative studies, quantitative studies, mixed method studies or literature reviews focusing on research capacity in nursing published in English between 2009 and 2019. RESULTS: Competence, motivation, infrastructure and collaboration for nursing research are the antecedents of research capacity in nursing. The attributes of research capacity in nursing are 'non-individual level', 'context-embeddedness' and 'sustainability'. The direct outcome of research capacity in nursing is nursing research. The allied concepts identified are nursing research competency, nursing research capability and evidence-based practice capacity in nursing. CONCLUSIONS: Research capacity in nursing is the ability to conduct nursing research activities in a sustainable manner in a specific context, and it is normally used at a non-individual level. Research capacity in nursing is critical for the development of the nursing discipline, and for positive nurse, patient and healthcare system outcomes. More studies are needed to further explore the allied concepts of research capacity in nursing, and to better understand relationships among these allied concepts.
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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 | 0,039 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».