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Enregistrement W3008550018 · doi:10.12927/cjnl.2020.26100

The Forgotten: The Challenges Faced by Francophone Nursing Candidates following the Introduction of the NCLEX-RN in Canada

2019· article· en· W3008550018 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueNursing leadership · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Identity, and Health
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFrenchNursingQuality (philosophy)PsychologyMedicineSociologyHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 2015, the traditional paper-and-pencil entry-to-practice exam in Canada was replaced by a computer-adaptive testing exam, the American National Council Licensure Examination for Registered Nurses (NCLEX-RN). As there are two official languages in Canada - English and French - the NCLEX-RN was translated to French. Although initially the pass rates for anglophone writers with the NCLEX-RN were lower than with the previous Canadian licensing exam, their pass rates have now increased. By contrast, francophone writers have continued to have lower pass rates, and a decreasing number of candidates are choosing to write the exam in French. A lack of access to French language preparatory resources is being reported by francophone graduates as one of the contributing factors. Canadian nursing regulators report that they are not responsible for ensuring that candidates have access to preparatory materials. However, given the bilingual culture and heritage in Canada, there is a responsibility to ensure equitable access to preparatory resources to ensure success on the licensing exam. This paper raises alarm about the decreasing number of francophone graduates writing the NCLEX-RN in French and the ongoing delivery of safe, quality nursing care to francophone patients by nurses proficient in the French language.

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,362
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,229 · 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