Community Engagement Leads to Professional Identity Formation of Nursing Students
Notice bibliographique
Résumé
Professional identity formation is essential to nursing education. Knowledge, skills, attitudes, and values help form nursing students’ identity. Professional identity is a process of becoming independent and having self-awareness of one’s educational journey (All Answers Ltd., 2018). Maranon and Pera (2015) described that the contrast between didactic and clinical learning may play a role in the ambiguity that initiates nursing students about professional identity. There is a gap in the current research literature and has been underexplored with no intentional plan to address new areas (Godfrey, 2020; Haghighat, Borhani, & Ranjbar, 2020). The goal of professional identity formation is to develop well-rounded students with moral competencies who will blossom into future nursing leaders (Haghighat et al., 2020). The benefit to the community of producing well-rounded nursing students is safety and quality in their actions. This descriptive paper will address examples of how professional identity may be achieved by nursing students’ participation in community engagement such as attendance to professional conferences and intentional mentoring.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| 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 | 0,007 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».