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Enregistrement W3208723986 · doi:10.1016/j.ijans.2021.100377

The drive process model of entrepreneurship: A grounded theory of nurses’ perception of entrepreneurship in nursing

2021· article· en· W3208723986 sur OpenAlexaff
Nneka Ubochi, Joseph Osuji, Vincent N Ubochi, Ngozi P. Ogbonnaya, Agnes N. Anarado, Peace Iheanacho

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Africa Nursing Sciences · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHigher Education and Employability
Établissements canadiensMount Royal University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEntrepreneurshipGrounded theoryThematic analysisNursingPsychologyCreativityExploitQualitative researchSociologyPublic relationsMedicineBusinessSocial psychologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Entrepreneurship is a concept involving developing and managing a business venture in order to gain profit by taking several risks in the cooperate world. Nurses enjoy the privilege as the singular group of professionals with the most far-reaching presence at all levels of the health care system. However, the nurse is yet to exploit the opportunity created by the lack in the health system. Nurses need to get the necessary drive to exploit the entrepreneurship opportunities available to them. The purpose of this study is to explore the perception of entrepreneurship among nurses and develop a mid-range theory that explains the meaning and practices of entrepreneurship among nurses. The constructivist grounded theory design was used. In-depth Interview was conducted on 20 purposively selected participants using the zig-zag method of data collection until data saturation. Open to axial coding paradigm was used for thematic analysis by the researchers and co-coders. Finding was returned to participants and literature for verification. Findings were captured in six themes (a). Nursing entrepreneurship is creating innovation in nursing driven by education and expertise, passion for creativity and positive creative climate (b) : Nursing entrepreneurship is philanthropy in nursing through innovation creation motivated by passion for caring, need for recognition and the desire to leave a legacy, (c) Nursing entrepreneurship is innovation creation in nursing driven by professionalizing in Nursing motivated by specialized training and retraining, practicing with autonomy, research and ethical code, (d) Nursing entrepreneurship is creating innovation in nursing for social gratification driven by the need for leadership, financial independence, status enhancement and time flexibility, (e) Nursing entrepreneurship is innovation creation to fulfill the need for business savvy driven by opportunity identification, health risk management and health marketing, (f) Nursing entrepreneurship is innovation creation in nursing for socio economic transformation driven by the desire for job creation and wealth generation. Drive for innovation creation emerged as the core category and based on the relationship with other themes, the drive process model of entrepreneurship in nursing is proposed. Nursing entrepreneurship is perceived as innovation creation in nursing driven by the need for professionalism, philanthropy, social gratification, business savvy, and economic transformation, for optimal positive impact and better client outcomes. Utilizing this model will lead to positive transformations in health care practice, and engineer a positive future for the nursing profession, and the health care system globally especially in sub-Saharan Africa where the health care indices is alarming.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0030,011
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,345 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations20
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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