MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3006153214 · doi:10.12927/cjnl.2020.26102

A Closer Look at the Introduction of the NCLEX-RN in Canada

2019· article· en· W3006153214 sur OpenAlexaffvenueabout
Thomas Campbell, Kelly Penz, Helen Vandenberg, Michael J. Campbell

Notice bibliographique

RevueNursing leadership · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueNursing Roles and Practices
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyPolitical scienceNursingSociologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 2015, the nursing faculty across most of Canada were informed by provincial nursing regulators that the America-based National Council Licensure Examination-Registered Nurse (NCLEX-RN) was going to replace the Canadian Registered Nurse Examination for our nursing students to become registered as nurses. This change in the exam has presented a number of challenges to both faculty and students as they transitioned from a Canadian exam for the Canadian context to an exam that was originally formulated for nursing registration in the United States. This manuscript examines the differences in the Canadian and American healthcare systems; explores the variations in Canadian and American nursing practice and education; outlines concerns surrounding the use of standardized testing that panders to corporate interests, encourages "teaching to the test" and is costing nursing programs and nursing students considerable resources; and explores the controversy surrounding the validity of the NCLEX-RN in both Canada and the United States. This manuscript asks Canadian nursing leaders, educators, clinicians and researchers to question why Canadians have taken on this exam when Americans themselves state that this exam "gives a false and incomplete picture of practice readiness."

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,783
Score d'incertitude au seuil0,908

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0240,004
Communication savante0,0080,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0040,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,144
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,221 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations4
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNursing leadershipMême sujetNursing Roles and PracticesTravaux en français237 207