Junior baccalaureate nursing students: Factors that predict success
Notice bibliographique
Résumé
Baccalaureate nursing education strives toward comprehensive preparation of diverse nursing students to meet current healthcare workforce demands. Identification of factors that predict academic success is imperative to meet this goal. The purpose of this study was to discover whether specific academic and noncognitive variables predicted baccalaureate nursing students’ academic success, as defined by junior-year grade point average (GPA) and persistence in nursing education. This post-facto correlational study was conducted over two semesters. Junior year nursing students (N = 150) answered the Short Grit Survey and the Noncognitive Questionnaire, and their academic records were examined for previous college grades (GPAs) and SAT scores. Demographic groups were compared using t-tests, and the data were regressed on junior-year student GPAs and persistence in the major to determine predictors of success. Several significant differences between the participant group responses were noted. Only early-college GPAs predicted junior-year success. SAT scores, grit and noncognitive factors, as well as demographic variables, did not predict academic success. These results inform baccalaureate education programs about priorities for admitting and advising students, and support the use of early-college GPAs to predict the academic success of junior-year baccalaureate nursing students.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».