The enneagram model for nursing competencies development-An exploratory qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
Background and objective: Nursing competencies can be enhanced by the development of emotional intelligence, which promotes self-knowledge. Personality models, such as the Enneagram model, have been used to develop self-knowledge, and thus may contribute to increasing emotional intelligence. However, few studies have examined perceptions of the use of the Enneagram model on nursing competencies. This qualitative study aims to explore the perceptions of nursing educators and advanced practice nurses about the impact of Enneagram model training on the development of their professional competencies.Methods: This qualitative study used individual interviews and thematic analysis according to Miles and Huberman’s method. The nine participants were nursing educators and advanced practice nurses. Interviews were conducted between six and eight weeks after the Enneagram model training.Results: Results revealed that the Enneagram model may contribute to developing emotional intelligence. Participants perceived the Enneagram model training as promoting better self-awareness and understanding of others. It could also support the development of nursing competencies: humanistic action, collaboration, clinical leadership and support for learning in practice settings.Conclusions: The use of the Enneagram model could help nurses develop their emotional intelligence and optimize their practice while preserving their mental health. Implications for Nursing Administration: These findings are important for managers responsible for supporting nurses’ competencies and mental health through complex care situations in a context of change.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».