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Enregistrement W3048380284 · doi:10.1515/ijnes-2019-0128

Unpacking the hidden curriculum in nursing education: clinical placements abroad

2020· article· en· W3048380284 sur OpenAlexafffundabout
Oona St-Amant, Nisha Sutherland

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Nursing Education Scholarship · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTourism, Volunteerism, and Development
Établissements canadiensLakehead UniversityToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésCurriculumUnpackingNursingMedical educationMedicineQualitative researchPsychologyPedagogySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many Canadian nursing programs endorse clinical placements abroad. We critically examined the hidden curriculum embedded in clinical placements seeking to provide a 'global' experience. Using purposeful sampling, we interviewed a total of 18 participants, including eight faculty, eight students and two placement coordinators. Data were analyzed using initial and focused coding, supported by NVivo. After generating themes from the coded data, we adapted Hafferty's (1998) framework to further analyze the theme of the hidden curriculum. The findings illuminate how policies sustained international experience as a privileged endeavour, with restricted access based on grades. Placements incorporated little evaluation of benefits for local communities. Few resources were allocated to students for such placements, as many students paid for their placement. The institutional terms 'international and global experience' denoted interactions with cultural "Others". We recommend that nursing programs attend to hidden practices that sustain clinical placements abroad as prestigious, commodified experiences.

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 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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,559
Score d'incertitude au seuil0,738

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,483
Écart entre enseignants0,399 · 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 tête enseignante, 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

Citations6
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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