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Enregistrement W3095879057 · doi:10.1515/ijnes-2020-0074

Seeking transformation: how students in nursing view their academic writing context – a qualitative systematic review

2020· review· en· W3095879057 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.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Nursing Education Scholarship · 2020
Typereview
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueAcademic Writing and Publishing
Établissements canadiensUniversity of ManitobaRed River College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransformative learningContext (archaeology)Grading (engineering)Qualitative researchAcademic writingMEDLINENurse educationMedical educationPsychologyPedagogyNursingMedicineSociologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Writing practices in nursing education programs are situated in a tension-filled context resulting from competing medical-technical and relational nursing discourses. The goal of this qualitative meta-study is to understand, from the student perspective, how the context for writing in nursing is constructed and the benefits of writing to nursing knowledge development. A literature search using the CINHAL, Medline, ERIC, and Academic Search complete databases, using systematic methods identified 21 papers and dissertations which gathered qualitative interview or survey data from students in nursing at the pre-registration, continuing education, and graduate levels. The studies provided evidence that writing assignments promote professional identity development but overemphasis on writing mechanics when grading have a deleterious effect on learning and student engagement with writing. Relationship building with faculty should extend beyond what is needed to maximize grades. Suggestions for writing pedagogical reform are identified to facilitate a change in focus from mechanical-technical to transformative writing.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,666
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,004
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 Opus0,201
Tête enseignante GPT0,495
Écart entre enseignants0,294 · 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