Nursing Faculty Shortage in Canada: A Review of Contributing Factors
Notice bibliographique
Résumé
Background: Strong nursing faculty is paramount to promote disciplinary leadership and to prepare future nurses for practice. Our understanding of the factors associated with or predictive of nurse faculty retention and/or turnover is lacking. Purpose: The aim of this review is to identify and synthesize the existing literature on factors contributing to nurse faculty shortage in Canada and implications on nursing practice. Methods: A scoping review based on the Arskey and O’Malley’s five stage framework for scoping reviews was undertaken. Utilising the PRISMA protocol, a comprehensive and structured literature search was conducted in five databases of studies published in English.Findings: Limited through search inclusion and relevance of research, nine studies out of 220 papers met the criteria for this review and were thematically analyzed. Identified themes were: supply versus demand; employment conditions; organizational support; and personal factors.Discussion: Impending retirement of faculty, unsupportive leadership, and stressful work environments were frequently reported as significant contributing factors to the faculty shortage.Conclusions: This scoping review provide insights into how Canada’s schools of nursing could engage in grounded efforts to lessen nursing faculty shortage, both nationally and globally. We identified a gap in the literature that indicates that foundational work is needed to create context-specific solutions. The limited studies published in Canada suggests that this is a critical area for future research and funding.
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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 | 0,014 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,033 | 0,064 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».