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Enregistrement W3195329478 · doi:10.32920/ryerson.14661339.v1

Technology readiness, attitude towards computers and computer literacy among first year nursing students : A Canadian perspective

2021· preprint· en· W3195329478 sur OpenAlex
Rita Wilson

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueTechnostress in Professional Settings
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreparednessComputer literacyPerspective (graphical)Sample (material)Medical educationLiteracyPsychologyComputer technologyNursingMedicineMathematics educationPedagogyComputer scienceMultimedia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This descriptive correlational study used a convenience sample (n=30) recruited from one Canadian School of Nursing to investigate first year nursing students' preparedness for technology use. It examined the students' general technology readiness, attitudes toward computer use in general and in nursing as well as their general computer literacy. Most students were average "techno-ready", had positive attitudes toward computer use in general and in nursing and had low self-perceived proficiency in various computer applications. There was beginning evidence in support of statistically significant positive relationships among the students' technology readiness, their attitude towards computers and their computer literacy. The findings did not support correlations between the students' attitude towards computers and their computer literacy or between their technology readiness and their computer literacy. These findings suggest that some first year nursing students may need additional supports to enhance their preparedness to work in today's technology-rich health care environment.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,128
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,344 · 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

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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