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Enregistrement W3095276758 · doi:10.37213/cjal.2020.30435

Internationally Educated Nurses and the Canadian English Language Benchmark Assessment for Nurses: A Qualitative Test Validation Study of Test-Taker Accounts

2020· article· en· W3095276758 sur OpenAlex
Stefanie Baldwin, Liying Cheng

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

RevueCanadian Journal of Applied Linguistics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterpreting and Communication in Healthcare
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConstruct (python library)Construct validityTest (biology)PsychologyVariance (accounting)Focus groupCertificationQualitative researchSocial psychologyDevelopmental psychologyComputer sciencePsychometricsSociologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This qualitative validation study examines sixteen Internationally Educated Nurses’ (IENs’) accounts of the Canadian English Language Benchmark Assessment for Nurses (CELBAN) at two testing centres (Toronto and Hamilton). This study adopts both focus groups and one-on-one interviews to investigate the inferences drawn from the test, and its consequences. Focus groups and interviews were conducted using an adapted interview guide utilized in the TOEFL iBT investigation of test-taker accounts of construct representation and construct irrelevant variance (DeLuca et al., 2013). While construct representation describes the degree of authenticity in the presentation of Canadian English language nursing tasks, construct irrelevant variance refers to potential factors impacting the test-taking experience which might contribute to a score variance that was not reflective of test-taker knowledge of the testing constructs (Messick, 1989, 1991, 1996). In this study, test-taker accounts of construct representation and construct irrelevant variance constituted the data which were coded and analyzed abductively via the sensitizing concepts derived from DeLuca et al., and Cheng and DeLuca (2011) on examining test-takers’ experience and their contribution to validity. Seven themes emerged, answering four research questions: How do IENs characterize their test experience? How do IENs describe the assessment constructs? What, if any, sources of Construct Irrelevant Variance (CIV) do IENs describe? Do IENs feel the language tasks are authentic? Overall, participants reported positive experiences with the CELBAN, while identifying some possible sources of CIV. Given the CELBAN’s widespread use for high-stakes decisions (a component of nursing certification and licensure), further research of IEN-test-taker responses to construct representation and construct irrelevant variance will remain critical to our understanding of the role of language competency testing for IENs.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,353
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,452
Écart entre enseignants0,398 · 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