Evaluating Preceptor Perception of Role Development and Support Initiatives in a Collaborative Bachelor of Science in Nursing Program
Notice bibliographique
Résumé
Background: Nurse preceptors fulfill a vital role in the success of preceptorship experiences during clinical education of nursing students in their final year of study. Literature does not provide insight on preceptors’ perceptions about whether they feel supported in their knowledge about how to guide undergraduate nursing students in complex clinical learning environments. Objectives: The purpose of this study was to explore Saskatchewan preceptors’ perceptions of their role preparation/development and support, and make recommendations to enhance preceptors’ support to ensure quality learning for preceptored nursing students. Methods: The sample comprised of registered nurses who were current or past preceptors for fourth year undergraduate students. A cross sectional study design was used. Data were gathered through Qualtrics survey and analyzed to identify statistically significant differences in sub-scales score by demographic subgroups. Results: Significant differences were found between preceptors aged 60 years and older and those aged 30–39 years or 40–49 years on the preparation subscale. In both cases those in > 60 years subgroup scored higher with medium effect sizes. In regard to the years of practice, those with 10–19 years’ experience score higher than those with 5–9 years and 20–29 years, again with medium effect sizes. Conclusion and Recommendations: Gaining understanding of preceptors’ perspectives of what they need to fulfill their role as preceptors is integral to preceptor satisfaction. Enhancing preceptor satisfaction can increase recruitment and retention of preceptors for the future. Additional faculty training and support are needed to ensure faculty and preceptors have a better understanding of their roles. There is need for further development of preceptor manuals to include relevant material for specific clinical areas, a review of evaluation documents, and increased support for younger and least experienced preceptors.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».