Nurse educators’ reflections on factors that contributed to their resignation at a public nursing college in Johannesburg, South Africa
Notice bibliographique
Résumé
Background and objective: There is a shortage of nurses in the country and worldwide, and the problem is compounded by the resignation of nurse educators. When nurse educators resign, they leave with their expertise and skills, thus compromising the provision of quality teaching and learning in the institution. It is imperative that a study to determine the factors contributing to the resignation of nurse educators be conducted. The aim of the study was to explore and describe the factors that contributed to the resignation of nurse educators at a Johannesburg nursing college in South Africa. Methods: A qualitative, exploratory, descriptive and contextual research design was used to provide an in-depth description of factors that contributed to nurse educators resigning from a Johannesburg nursing college. Individual semi-structured interviews were conducted with 15 purposively selected nurse educators, using audiotapes until data saturation. Data were analysed by the researcher and an independent coder using the Tesch protocols on thematic analysis. Trustworthiness was achieved using Lincoln and Guba’s strategies.Results: Three themes emerged, namely: experience of an unappreciative working environment; negative influences on the ‘self’ of the nurse educator; and the need for career advancement and professional growth.Conclusions: The provision of quality nursing education to produce nurses will be difficult in the face of nurse educators resigning from their posts. There is a need to implement retention strategies to create an appreciative working context for nurse educators in the institution.
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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 | 0,010 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,008 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| 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 ».