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Enregistrement W3098175970 · doi:10.11124/jbies-20-00039

Educators’ strategies for engaging diverse students in undergraduate nursing education programs: a scoping review protocol

2020· review· en· W3098175970 sur OpenAlexaff
Damilola Iduye, Adele Vukic, Ingrid Waldron, Sheri Price, Catherine Sheffer, Shelley McKibbon, Rachel Dorey, Ziwa Yu

Notice bibliographique

RevueJBI Evidence Synthesis · 2020
Typereview
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueNursing education and management
Établissements canadiensKellogg's (Canada)Nova Scotia Health AuthorityDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProtocol (science)Medical educationNurse educationPsychologyMedicineAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The objective of this scoping review is to identify and chart teaching strategies that educators use in classroom settings to engage diverse students in undergraduate nursing education programs. INTRODUCTION: Student engagement is critical to facilitating academic success and significant learning experiences for undergraduate nursing students. However, students from diverse backgrounds face challenges in undergraduate nursing programs, and these challenges impact their academic engagement and sense of belonging and inclusion. Creating conditions in nursing education that foster engagement by meeting the learning needs of diverse learners could facilitate their success, which ultimately might strengthen the nursing workforce diversity. INCLUSION CRITERIA: This review will consider papers on how educators engage undergraduate nursing students from diverse backgrounds in classroom settings, including online, face-to-face, and blended formats, irrespective of the country. Evidence obtained from all sources including qualitative, quantitative, and mixed methods studies, systematic reviews, as well as gray literature will be considered for inclusion. METHODS: JBI methodology for scoping reviews, which includes a three-step search strategy, will be employed. First, keywords will be identified from relevant articles in CINAHL and ERIC. Second, another search using the identified keywords and index terms across select databases will be conducted. Third, the reference lists of all identified articles will be screened for additional papers. Titles and abstracts will be screened by two independent reviewers, and then followed by the full text review of included articles against the inclusion criteria by two independent reviewers. Data will be extracted from included articles and the findings will be presented in tables, figures, and narratively as appropriate. SCOPING REVIEW PROTOCOL REGISTRATION: Open Science Framework https://osf.io/7bv5p/.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,699
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,479
Écart entre enseignants0,400 · 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.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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