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Enregistrement W3200874023 · doi:10.1177/08445621211034358

Understanding How Nursing Students Experience Becoming Relational Practitioners: A Narrative Inquiry

2021· article· en· W3200874023 sur OpenAlexaffvenue
Louela Manankil‐Rankin, Jasna Schwind, Sophia Aksenchuk

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Nursing Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueNursing education and management
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityNipissing University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNarrativeExpression (computer science)PsychologyNarrative inquiryIdentity (music)CreativityPedagogyComputer scienceSocial psychologyAesthetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Teaching nursing students to become relational practitioners requires theoretical approaches and strategies that engender personal and aesthetic knowing. These qualities closely parallel those that define relational practice. The use of creative self-expression in supporting the development of student capacity for relational practice offers a viable approach. PURPOSE: To learn how nursing students' engagement in creative self-expression activities may impact the construction of their professional identity and capacity for relational practice as novice nurses. METHOD: Clandinin and Connelly's narrative inquiry approach was used to explore nursing students' experiences of learning how to become relational practitioners. Four new nurse graduates engaged in a follow-up focus group using Schwind's narrative reflective process to discuss the impact of a relational practice workshop series. FINDINGS: These entailed an intentional engagement in relationships with patients, which required attention to the co-constructed relational space. The creative approaches used to facilitate students' learning informed their awareness that led to their transformation. IMPLICATIONS: Educating future nurses who are relational, person-centered practitioners requires a holistic approach to teaching/learning which also includes creative self-expression.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,313
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,467
Tête enseignante GPT0,505
Écart entre enseignants0,038 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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